T2I-ReasonBench: 추론 기반 텍스트-이미지 생성 벤치마킹
T2I-ReasonBench: Benchmarking Reasoning-Informed Text-to-Image Generation
August 24, 2025
저자: Kaiyue Sun, Rongyao Fang, Chengqi Duan, Xian Liu, Xihui Liu
cs.AI
초록
우리는 텍스트-이미지(T2I) 모델의 추론 능력을 평가하는 벤치마크인 T2I-ReasonBench를 제안한다. 이 벤치마크는 네 가지 차원으로 구성된다: 관용어 해석, 텍스트 기반 이미지 디자인, 개체 추론, 그리고 과학적 추론. 우리는 추론 정확도와 이미지 품질을 평가하기 위해 두 단계의 평가 프로토콜을 제안한다. 다양한 T2I 생성 모델을 벤치마킹하고, 그들의 성능에 대한 포괄적인 분석을 제공한다.
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.