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

Concetti Chiave

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

Sintesi

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.

Statistiche

データはありません。

Citazioni

データはありません。

Approfondimenti chiave tratti da

FERGI

by Shuangquan F... alle arxiv.org 03-25-2024

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

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この研究では、ユーザーの好みを顔の表情反応から自動的に注釈付けする方法が提案されています。この手法は、テキストから画像への生成タスクだけでなく、他の画像生成タスクにも適用可能です。例えば、画像間やオブジェクト間で異なる要素を変換する画像間変換や欠損部分を補完する画像インペインティングなどでも同様に利用できます。
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