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常识 T2I 挑战：文本到图像生成模型能否理解常识？
原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了一个新的多任务基准，用于评估文本到图像模型，并比较了开源与商业模型的表现。研究探讨了多模态信息如何提升文本生成模型的能力，并提出了交互式文本到图像生成的新任务。实验结果显示，现有模型在常识推理生成方面与人类表现存在显著差距，并且存在社会偏见问题。研究旨在提升人机交互体验和图像质量。
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关键要点
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本文提供了一个新的多任务基准，用于评估文本到图像模型，比较开源和商业模型的表现。
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研究探讨了如何利用图像中的多模态信息增强文本生成模型的能力。
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引入了交互式文本到图像生成的新任务，允许用户与语言模型互动生成高质量图片。
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实验结果显示，现有模型在常识推理生成方面与人类表现存在显著差距，并且存在社会偏见问题。
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研究旨在提升人机交互体验和图像质量，推动下一代文本到图像系统的发展。
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延伸问答
什么是文本到图像生成模型的多任务基准？
文本到图像生成模型的多任务基准是用于评估这些模型性能的新标准，比较开源和商业模型在不同任务上的表现。
研究如何提升文本生成模型的能力？
研究通过利用图像中的多模态信息来增强文本生成模型的能力，采用了BART和T5进行实验。
交互式文本到图像生成任务的特点是什么？
交互式文本到图像生成任务允许用户与语言模型互动，以生成、编辑和精炼高质量图片。
现有模型在常识推理生成方面的表现如何？
实验结果显示，现有模型在常识推理生成方面与人类表现存在显著差距。
研究中提到的社会偏见问题是什么？
研究发现，文本到图像模型中存在严重的职业偏见和地理位置代表的日常情况的偏见。
如何改善文本到图像模型的鲁棒性？
通过使用生成方法增强文本到图像模型的鲁棒性，GuardT2I框架在对抗性场景下表现优于一些商业解决方案。
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