이미지 생성 모델은 상당한 발전을 이루었으며 이미지 평가는 이러한 모델의 해석과 발전을 촉진하는 데 중요합니다. 현재 연구에서는 이미지 생성의 인간 평가와 자동 평가를 광범위하게 탐구했습니다. 본 논문은 관련 연구를 체계적으로 검토하며, 주로 평가 프로토콜과 평가 방법 두 가지 핵심 부분을 다룹니다. 먼저, 이미지 생성 작업의 10가지 유형을 요약하며 평가에서의 차이점에 초점을 맞춥니다. 이를 토대로 다양한 이미지 생성 작업에 필요한 인간 및 자동 평가의 중요한 측면을 포괄하는 새로운 평가 프로토콜을 제안합니다. 그 다음, 지난 5년간 제안된 자동 평가 방법들을 중점적으로 검토합니다. 우리의 알기로, 이 논문은 평가의 첫 종합적 인간 평가를 포함한 것으로, 평가 방법, 도구, 평가 세부 사항 및 데이터 분석 방법을 다룹니다. 마지막으로, 현재 이미지 생성 평가의 도전과 미래 발전 방향에 대해 논의합니다. 본 리뷰가 이미지 생성 평가를 체계적으로 이해하고 이 분야의 최신 발전을 파악하며 관련 연구를 촉진하도록 돕기를 희망합니다.

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