FERGI: Automatic Annotation of User Preferences for Text-to-Image Generation from Spontaneous Facial Expression Reaction

Conceptos Básicos

Facial expression analysis can automate user preference annotation for image generation tasks, improving scalability and efficiency.

Resumen

1. Abstract:

• Proposes automatic annotation of user preferences from facial expressions to enhance text-to-image generative models.
• Introduces the FERGI dataset correlating facial action units (AUs) with user evaluations of generated images.

2. Introduction:

• Discusses limitations in human feedback collection for model fine-tuning due to manual annotation reliance.
• Presents a method to automatically annotate user preferences using facial expression reactions.

3. Related Work:

• Reviews various text-to-image generation models and evaluation metrics.
• Highlights the importance of training human preference scoring models based on large datasets.

4. FERGI Dataset:

• Describes data collection procedure and participant details.
• Explains AU model training and facial feature extraction process.

5. AU Model Training:

• Details data filtering process and computation of AU activation values.

6. Experiments:

• Analyzes statistical relationships between AU activation values and user evaluations.
• Evaluates the performance of the AUcomb valence score in predicting image preferences independently.

7. Conclusion:

• Suggests potential applications beyond text-to-image generation tasks.

Estadísticas

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Citas

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Ideas clave extraídas de

FERGI

by Shuangquan F... a las arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.03187.pdf

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