T2I-ReasonBench: Avaliação da Geração de Imagens a partir de Texto com Raciocínio Informado
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
Resumo
Propomos o T2I-ReasonBench, um benchmark para avaliar as capacidades de raciocínio de modelos de texto para imagem (T2I). Ele consiste em quatro dimensões: Interpretação de Expressões Idiomáticas, Design de Imagem Textual, Raciocínio sobre Entidades e Raciocínio Científico. Propomos um protocolo de avaliação em duas etapas para medir a precisão do raciocínio e a qualidade da imagem. Avaliamos diversos modelos de geração T2I e fornecemos uma análise abrangente de seus desempenhos.
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.