T2I-ReasonBench: Benchmarking für reasoning-informierte Text-zu-Bild-Generierung
T2I-ReasonBench: Benchmarking Reasoning-Informed Text-to-Image Generation
August 24, 2025
papers.authors: Kaiyue Sun, Rongyao Fang, Chengqi Duan, Xian Liu, Xihui Liu
cs.AI
papers.abstract
Wir stellen T2I-ReasonBench vor, einen Benchmark zur Bewertung der Fähigkeiten von Text-zu-Bild (T2I)-Modellen im Bereich des logischen Denkens. Er besteht aus vier Dimensionen: Idiom-Interpretation, Textbasierte Bildgestaltung, Entitätsbezogenes Denken und Wissenschaftliches Denken. Wir schlagen ein zweistufiges Evaluationsprotokoll vor, um die Genauigkeit des logischen Denkens und die Bildqualität zu bewerten. Wir testen verschiedene T2I-Generierungsmodelle und bieten eine umfassende Analyse ihrer Leistungen.
English
We propose T2I-ReasonBench, a benchmark evaluating reasoning capabilities of
text-to-image (T2I) models. It consists of four dimensions: Idiom
Interpretation, Textual Image Design, Entity-Reasoning and
Scientific-Reasoning. We propose a two-stage evaluation protocol to assess the
reasoning accuracy and image quality. We benchmark various T2I generation
models, and provide comprehensive analysis on their performances.