NTIRE 2025 챌린지: 텍스트-이미지 생성 모델의 질적 평가를 향한 도약
NTIRE 2025 챌린지는 이미지-텍스트 정렬과 구조 왜곡 감지라는 두 가지 측면에서 텍스트-이미지 생성 모델의 품질을 평가하는 대회였습니다. 대규모 데이터셋과 많은 참가자들의 활약으로 텍스트-이미지 생성 기술의 발전과 평가 기준 향상에 크게 기여했습니다.
2025년 CVPR에서 개최된 NTIRE 워크샵의 일환으로 진행된 NTIRE 2025 챌린지는 텍스트-이미지(T2I) 생성 모델의 질적 평가라는 중요한 문제에 도전장을 던졌습니다. 수많은 연구자들의 참여와 경쟁을 통해, 이 챌린지는 T2I 모델의 발전에 새로운 이정표를 세웠습니다.
두 가지 핵심 트랙: 챌린지는 이미지-텍스트 정렬과 이미지 구조 왜곡 감지라는 두 가지 중요한 측면에 초점을 맞춰 진행되었습니다. 정렬 트랙은 약 4만 개의 AI 생성 이미지(AIGIs)를 포함한 EvalMuse-40K 데이터셋을 사용하여 20개의 인기 생성 모델을 평가했습니다. 무려 371팀이 등록하고 1,883건의 개발 단계 제출과 507건의 테스트 단계 제출이 있었으며, 최종적으로 12개 팀이 모델과 자료를 제출했습니다. 구조 트랙은 1만 개의 AIGIs와 구조 왜곡 마스크를 포함한 EvalMuse-Structure 데이터셋을 사용했고, 211팀이 등록하여 1,155건의 개발 단계 제출과 487건의 테스트 단계 제출이 있었습니다. 최종적으로 8개 팀이 참여했습니다.
괄목할 만한 성과: 두 트랙 모두에서 대부분의 참가팀이 기준 모델보다 나은 결과를 달성했습니다. 특히, 각 트랙의 우승팀들은 T2I 모델 품질 평가에서 뛰어난 예측 성능을 보여주었습니다. 이는 T2I 모델의 발전과 더불어, 이를 정확하게 평가하는 기준과 방법론의 발전도 함께 이루어지고 있음을 시사합니다. 이는 단순한 기술적 진보를 넘어, AI 생성 이미지의 신뢰성과 품질 향상에 중요한 의미를 지닙니다.
미래를 향한 시사점: NTIRE 2025 챌린지는 단순한 경쟁을 넘어, 텍스트-이미지 생성 모델의 미래 방향을 가늠해 볼 수 있는 중요한 이정표를 제시했습니다. 대규모 데이터셋과 다양한 참가자들의 참여는 향후 T2I 모델 개발 및 평가에 대한 새로운 지침을 제공할 것이며, 더욱 정교하고 신뢰할 수 있는 AI 생성 이미지를 만들어내는 데 기여할 것입니다. 이 챌린지의 결과는 학계와 산업계 모두에 중요한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 앞으로 더욱 발전된 평가 기준과 기술들이 등장하여, AI 생성 이미지의 품질과 신뢰성을 높이는 데 기여할 것으로 기대합니다.
Reference
[arxiv] NTIRE 2025 challenge on Text to Image Generation Model Quality Assessment
Published: (Updated: )
Author: Shuhao Han, Haotian Fan, Fangyuan Kong, Wenjie Liao, Chunle Guo, Chongyi Li, Radu Timofte, Liang Li, Tao Li, Junhui Cui, Yunqiu Wang, Yang Tai, Jingwei Sun, Jianhui Sun, Xinli Yue, Tianyi Wang, Huan Hou, Junda Lu, Xinyang Huang, Zitang Zhou, Zijian Zhang, Xuhui Zheng, Xuecheng Wu, Chong Peng, Xuezhi Cao, Trong-Hieu Nguyen-Mau, Minh-Hoang Le, Minh-Khoa Le-Phan, Duy-Nam Ly, Hai-Dang Nguyen, Minh-Triet Tran, Yukang Lin, Yan Hong, Chuanbiao Song, Siyuan Li, Jun Lan, Zhichao Zhang, Xinyue Li, Wei Sun, Zicheng Zhang, Yunhao Li, Xiaohong Liu, Guangtao Zhai, Zitong Xu, Huiyu Duan, Jiarui Wang, Guangji Ma, Liu Yang, Lu Liu, Qiang Hu, Xiongkuo Min, Zichuan Wang, Zhenchen Tang, Bo Peng, Jing Dong, Fengbin Guan, Zihao Yu, Yiting Lu, Wei Luo, Xin Li, Minhao Lin, Haofeng Chen, Xuanxuan He, Kele Xu, Qisheng Xu, Zijian Gao, Tianjiao Wan, Bo-Cheng Qiu, Chih-Chung Hsu, Chia-ming Lee, Yu-Fan Lin, Bo Yu, Zehao Wang, Da Mu, Mingxiu Chen, Junkang Fang, Huamei Sun, Wending Zhao, Zhiyu Wang, Wang Liu, Weikang Yu, Puhong Duan, Bin Sun, Xudong Kang, Shutao Li, Shuai He, Lingzhi Fu, Heng Cong, Rongyu Zhang, Jiarong He, Zhishan Qiao, Yongqing Huang, Zewen Chen, Zhe Pang, Juan Wang, Jian Guo, Zhizhuo Shao, Ziyu Feng, Bing Li, Weiming Hu, Hesong Li, Dehua Liu, Zeming Liu, Qingsong Xie, Ruichen Wang, Zhihao Li, Yuqi Liang, Jianqi Bi, Jun Luo, Junfeng Yang, Can Li, Jing Fu, Hongwei Xu, Mingrui Long, Lulin Tang
http://arxiv.org/abs/2505.16314v1