Teste de Turing de Personalização Visual

Resumo

Apresentamos o Teste de Turing de Personalização Visual (VPTT), um novo paradigma para avaliar a personalização visual contextual baseado na indistinguibilidade perceptual, em vez da replicação de identidade. Um modelo passa no VPTT se a sua saída (imagem, vídeo, recurso 3D, etc.) for indistinguível para um juiz humano ou para um Modelo de Linguagem Visual (VLM) calibrado, em comparação com conteúdos que uma determinada pessoa poderia plausivelmente criar ou partilhar. Para operacionalizar o VPTT, apresentamos a Estrutura VPTT, que integra uma referência de 10.000 personas (VPTT-Bench), um gerador aumentado por recuperação visual (VPRAG) e a Pontuação VPTT, uma métrica baseada apenas em texto calibrada com base em julgamentos humanos e de VLMs. Demonstramos uma alta correlação entre as avaliações humanas, de VLMs e do VPTT, validando a Pontuação VPTT como um proxy perceptual fiável. Experiências demonstram que o VPRAG alcança o melhor equilíbrio entre alinhamento e originalidade, oferecendo uma base escalável e segura em termos de privacidade para a IA generativa personalizada.

English

We introduce the Visual Personalization Turing Test (VPTT), a new paradigm for evaluating contextual visual personalization based on perceptual indistinguishability, rather than identity replication. A model passes the VPTT if its output (image, video, 3D asset, etc.) is indistinguishable to a human or calibrated VLM judge from content a given person might plausibly create or share. To operationalize VPTT, we present the VPTT Framework, integrating a 10k-persona benchmark (VPTT-Bench), a visual retrieval-augmented generator (VPRAG), and the VPTT Score, a text-only metric calibrated against human and VLM judgments. We show high correlation across human, VLM, and VPTT evaluations, validating the VPTT Score as a reliable perceptual proxy. Experiments demonstrate that VPRAG achieves the best alignment-originality balance, offering a scalable and privacy-safe foundation for personalized generative AI.