概要
https://techblog.lycorp.co.jp/ja/20250827b
詳細内容
## AIで生成された画像をどのように評価するのか？（インペインティング適用編）
https://techblog.lycorp.co.jp/ja/20250827b
LINEヤフーは、インペインティングモデルの実用的な性能評価基準を確立するため、自動評価指標と人間評価の相関を詳細に分析した。
**Content Type**: 🔬 Research & Analysis
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 90/100 | **Annex Potential**: 89/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[画像生成AI評価, インペインティング, 背景人物除去, 自動評価指標, 人間評価の相関]]
LINEヤフーのAMDチームによるこの記事は、背景人物除去（BPR）のような実世界のアプリケーションにおけるインペインティングモデルの評価という、生成AIモデル評価の重要な課題に取り組んでいます。学術論文に記載されている従来の評価指標は、固定された低解像度のデータセットを使用し、高解像度の実用的なシナリオにおける画像品質の主観的な性質を考慮しないため、しばしば不十分です。
これを克服するため、チームはBPRに特化したデータセットと一般的なPlaces365データセットの2種類に対し、様々な自動評価手法（例：Aesthetic Score、CLIP-IQA、FID、CMMD）と人間の評価を比較する実験を行いました。BPRタスクでは、Aesthetic Scoreが人間の知覚と最も高い相関（0.924）を示し、限られたデータでも信頼できることが実証されました。一般的なPlaces365データセットでは、CMMD（0.898）とFID/Aesthetic Score（0.877）が高い相関を示しました。
この研究は、生成AIを製品に統合するウェブアプリケーションエンジニアにとって非常に重要です。特定のアプリケーションに最適なインペインティングモデルを選択するには、学術的なベンチマークだけでなく、個別の評価戦略が不可欠であることを明確に示しています。人間の知覚に密接に一致する評価方法を特定することで、エンジニアは優れたユーザーエクスペリエンスを提供するモデルを自信を持って選択でき、AI生成コンテンツが実世界の品質要件を満たし、より良い製品提供に貢献します。この知見は、より効果的でユーザー中心のAIパワード画像編集機能を構築するための具体的な指針となります。