{"id":11850,"date":"2024-04-30T12:48:52","date_gmt":"2024-04-30T12:48:52","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=11850"},"modified":"2024-04-30T15:58:32","modified_gmt":"2024-04-30T15:58:32","slug":"googles-gecko-benchmark-identifies-best-ai-image-generator","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/04\/googles-gecko-benchmark-identifies-best-ai-image-generator\/","title":{"rendered":"Googles Gecko-Benchmark identifiziert den besten KI-Bildgenerator"},"content":{"rendered":"

Google's DeepMind<\/span><\/span> hat Gecko ver\u00f6ffentlicht, einen neuen Benchmark f\u00fcr die umfassende Bewertung von KI-Modellen f\u00fcr die Text-Bild-Erkennung (T2I).<\/strong><\/p>\n

In den letzten zwei Jahren haben wir KI-Bildgeneratoren wie DALL-E<\/span><\/span><\/a> und Midjourney<\/a> werden mit jeder neuen Version immer besser.<\/p>\n

Die Entscheidung, welches der diesen Plattformen zugrundeliegenden Modelle das beste ist, war jedoch weitgehend subjektiv und schwer zu bewerten.<\/p>\n

Die pauschale Behauptung, dass ein Modell \"besser\" ist als ein anderes, ist nicht so einfach zu treffen. Verschiedene Modelle zeichnen sich durch unterschiedliche Aspekte der Bilderzeugung aus. Ein Modell kann gut bei der Textdarstellung sein, w\u00e4hrend ein anderes besser bei der Objektinteraktion ist.<\/p>\n

Eine zentrale Herausforderung f\u00fcr T2I-Modelle besteht darin, jedes Detail in der Eingabeaufforderung zu verfolgen und diese im generierten Bild genau wiederzugeben.<\/p>\n

Mit Gecko, dem DeepMind<\/span><\/span> Forscher haben ein Benchmark<\/a> das die F\u00e4higkeiten von T2I-Modellen \u00e4hnlich wie beim Menschen bewertet.<\/p>\n

Fertigkeiten<\/h2>\n

Die Forscher definierten zun\u00e4chst einen umfassenden Datensatz von F\u00e4higkeiten, die f\u00fcr die T2I-Generierung relevant sind. Dazu geh\u00f6ren r\u00e4umliches Verst\u00e4ndnis, Handlungserkennung, Textwiedergabe und andere. Anschlie\u00dfend unterteilten sie diese in spezifischere Teilkompetenzen.<\/p>\n

Zum Beispiel k\u00f6nnten die Teilfertigkeiten im Bereich Textwiedergabe die Wiedergabe verschiedener Schriftarten, Farben oder Textgr\u00f6\u00dfen umfassen.<\/p>\n

Ein LLM wurde dann verwendet, um Prompts zu generieren, mit denen die F\u00e4higkeit des T2I-Modells f\u00fcr eine bestimmte Fertigkeit oder Teilfertigkeit getestet werden konnte.<\/p>\n

Auf diese Weise k\u00f6nnen die Entwickler eines T2I-Modells nicht nur feststellen, welche Fertigkeiten schwierig sind, sondern auch, ab welchem Komplexit\u00e4tsgrad eine Fertigkeit f\u00fcr ihr Modell eine Herausforderung darstellt.<\/p>\n

\"\"
Der Gecko-Benchmark-Rahmen verwendet einen Datensatz von F\u00e4higkeiten und Unterf\u00e4higkeiten (a), menschliche Likert-Bewertungen der Bildgenauigkeit (b), LLM-generierte Abfragen f\u00fcr die VQA-Analyse und Ergebnisse in umfassenden Metriken, die mit menschlichen Bewertungen korrelieren. Quelle: arXiv<\/figcaption><\/figure>\n

Menschliche Bewertung vs. automatische Bewertung<\/h2>\n

Gecko misst auch, wie genau ein T2I-Modell alle Details in einer Aufforderung verfolgt. Auch hier wurde ein LLM verwendet, um Schl\u00fcsseldetails in jeder Eingabeaufforderung zu isolieren und dann eine Reihe von Fragen zu diesen Details zu generieren.<\/p>\n

Bei diesen Fragen kann es sich sowohl um einfache, direkte Fragen zu sichtbaren Elementen im Bild handeln (z. B. \"Ist eine Katze auf dem Bild?\") als auch um komplexere Fragen, die das Verst\u00e4ndnis der Szene oder die Beziehungen zwischen Objekten testen (z. B. \"Sitzt die Katze \u00fcber dem Buch?\").<\/p>\n

Ein Visual Question Answering (VQA)-Modell analysiert dann das erzeugte Bild und beantwortet die Fragen, um zu sehen, wie genau das T2I-Modell sein Ausgabebild mit einer Eingabeaufforderung abgleicht.<\/p>\n

Die Forscher sammelten \u00fcber 100.000 menschliche Kommentare, bei denen die Teilnehmer ein generiertes Bild danach bewerteten, wie gut es bestimmten Kriterien entsprach.<\/p>\n

Die Menschen wurden gebeten, einen bestimmten Aspekt der Eingabeaufforderung zu ber\u00fccksichtigen und das Bild auf einer Skala von 1 bis 5 zu bewerten, je nachdem, wie gut es der Aufforderung entsprach.<\/p>\n

Unter Verwendung der von Menschen kommentierten Bewertungen als Goldstandard konnten die Forscher best\u00e4tigen, dass ihre Auto-Eval-Metrik \"besser mit menschlichen Bewertungen korreliert als bestehende Metriken f\u00fcr unseren neuen Datensatz\".<\/p>\n

Das Ergebnis ist ein Benchmarking-System, das in der Lage ist, bestimmte Faktoren zu beziffern, die ein generiertes Bild gut oder schlecht machen.<\/p>\n

Gecko bewertet das ausgegebene Bild im Wesentlichen so, wie wir intuitiv entscheiden, ob wir mit dem erzeugten Bild zufrieden sind oder nicht.<\/p>\n

Welches ist also das beste Text-Bild-Modell?<\/p>\n

Unter ihr Papier<\/a>kamen die Forscher zu dem Schluss, dass das Muse-Modell von Google beim Gecko-Benchmark Stable Diffusion 1.5 und SDXL \u00fcbertrifft. Sie m\u00f6gen voreingenommen sein, aber die Zahlen l\u00fcgen nicht.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

DeepMind von Google hat Gecko ver\u00f6ffentlicht, einen neuen Benchmark f\u00fcr die umfassende Bewertung von KI-Modellen f\u00fcr die Text-Bild-Erkennung (T2I). In den letzten zwei Jahren haben wir gesehen, dass KI-Bildgeneratoren wie DALL-E und Midjourney mit jeder neuen Version immer besser werden. Die Entscheidung, welches der diesen Plattformen zugrunde liegenden Modelle das beste ist, war jedoch weitgehend subjektiv und schwer zu bewerten. Die pauschale Behauptung, dass ein Modell \"besser\" ist als ein anderes, ist nicht so einfach zu treffen. Verschiedene Modelle zeichnen sich durch unterschiedliche Aspekte der Bilderzeugung aus. Ein Modell kann gut in der Textdarstellung sein, w\u00e4hrend ein anderes besser in der Objektinteraktion ist. 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