画像生成モデルは顕著な進歩を遂げ、画像評価はこれらのモデルの解釈と発展を促進する上で重要です。現在の研究では、画像生成の人間の評価と自動評価について幅広く探究されています。本論文は関連研究を体系的にまとめ、主に評価プロトコルと評価方法の2つの主要部分をカバーしています。まず、10種類の画像生成タスクを要約し、評価での差異に焦点を当てています。これを踏まえ、様々な画像生成タスクに必要な人間と自動評価の重要な側面を網羅する新しい評価プロトコルが提案されています。次に、過去5年間に提案された自動評価方法に焦点を当てています。私たちの知る限り、本論文は人間評価を含む初の包括的な総説であり、評価方法、ツール、評価の詳細、およびデータ分析方法を網羅しています。最後に、現在の画像生成評価の課題と将来の展開方向について議論しています。本レビューが画像生成評価を体系的に理解し、この分野の最新の進展を把握し、関連研究の実施を促進することを望んでいます。

画像生成評価; 人間評価; 自動評価; 評価プロトコル; 評価の側面