| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2026-06-21 |
| タイトル |
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言語 |
ja |
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タイトル |
直喩理解能力に着目した画像生成モデルの評価フレームワーク |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
マルチモーダル |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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東京大学 |
| 著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学(NAIST) |
| 著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学(NAIST) |
| 著者所属 |
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東京大学 |
| 著者所属 |
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Chungnam National University |
| 著者所属 |
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東京科学大学 |
| 著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学(NAIST) |
| 著者名 |
王,略丞
尾崎,慎太郎
上垣外,英剛
林,克彦
Kwon,Jingun
奥村,学
渡辺,太郎
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
直喩は,テキストプロンプトにおいて視覚的特性を簡潔かつ表現力豊かに記述する手段である.近年の画像生成モデルは視覚的に説得力のある画像を生成できるようになっているが,直喩における喩体を属性転移の源として扱えるかは十分に検証されていない.本稿では,喩体が文字どおりの物体として画像中に現れる傾向を字義化バイアスと定義し,これを自動的に測定する評価フレームワークを提案する.本フレームワークは,(1)物体検出可能カテゴリと直喩テンプレートに基づく直喩データセット構築,(2)複数の画像生成モデルによる画像生成,(3)物体検出に基づく喩体の字義的出現の自動評価,(4)生成過程において喩体がどのように現れるかを追跡するためのテキストエンコーダ層分析,から構成される.テキストエンコーダの異なる画像生成モデルを用いた実験により,字義化バイアスが複数のモデルで観察された.さらに,二つの再生成手法を評価し,字義化バイアスを一部低減できる可能性を示した. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10115061 |
| 書誌情報 |
研究報告自然言語処理(NL)
巻 2026-NL-268,
号 6,
p. 1-13,
発行日 2026-06-21
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8779 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |