AI로 생성한 이미지 평가 방법 기본편

이 게시물은 AI 생성 이미지 평가의 기본 개념과 다양한 평가 방법을 설명합니다.

비전 모델 성능 평가 기초

• 기존 비전 모델은 정량적 평가가 가능하나 생성 모델은 정답이 없어 평가가 어렵다
• 정성적 평가와 정량적 평가 방법의 장단점을 소개

기존 비전 태스크 평가법

• 이미지 분류, 물체 검출, 이미지 분할의 평가 지표(정확도, mAP, mIoU 등) 소개

생성 이미지 평가법

• 시각적 품질 평가법: PSNR, SSIM, IS, FID, LPIPS, Aesthetic Score, CLIPIQA, Q-ALIGN 등
• 프롬프트 일치율 평가법: CLIP Score, QA 기법, VQA Score, Gecko Score 등
• 시각적 품질과 프롬프트 일치율 동시 평가법: HPS-V2, Pick Score

요약 및 결론

생성 모델 평가는 정답 부재로 인해 기존 방식과 다르며, 시각적 품질과 프롬프트 일치율을 중심으로 다양한 방법이 개발되고 있습니다. 이러한 평가법은 모델 성능 개선과 서비스 품질 확보에 중요합니다.