T2I-ReasonBench: Evaluación de la Generación de Imágenes a partir de Texto Informada por Razonamiento
T2I-ReasonBench: Benchmarking Reasoning-Informed Text-to-Image Generation
August 24, 2025
Autores: Kaiyue Sun, Rongyao Fang, Chengqi Duan, Xian Liu, Xihui Liu
cs.AI
Resumen
Proponemos T2I-ReasonBench, un punto de referencia que evalúa las capacidades de razonamiento de los modelos de texto a imagen (T2I). Consta de cuatro dimensiones: Interpretación de Modismos, Diseño de Imagen Textual, Razonamiento sobre Entidades y Razonamiento Científico. Proponemos un protocolo de evaluación en dos etapas para valorar la precisión del razonamiento y la calidad de la imagen. Evaluamos varios modelos de generación T2I y ofrecemos un análisis exhaustivo de sus desempeños.
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.