Abstract
解釈は、芸術の言語を解読するうえで不可欠である。観客は、視覚的なアーティファクトから意味を回復することで、芸術家とコミュニケーションを行う。しかし、現在の生成アート（GenArt）評価器は、表層的な画像品質やプロンプトへの逐語的な適合に固執しており、創作者が意図した、より深い象徴的または抽象的な意味を評価できていない。私たちはこのギャップを埋めるために、ヒト—生成アート相互作用（HGI）をカスケードしたセミオーシス（意味生成過程）としてモデル化する、ペイアス（パース）的計算意味論理論を形式化する。 この枠組みによって、芸術的な意味は 3 つのモード――イコニック（類像的）、シンボリック（象徴的）、インデックス（指標的）――を通じて伝達されることが示されるが、既存の評価器はこれらのうち特にイコニック・モードで大きく動作しており、後者2つに対して構造的に盲目のままである。この構造的な盲目性を克服するために、私たちは SemJudge を提案する。SemJudge は、階層的セミオーシスグラフ（HSG）を通じて、HGI における象徴的および指標的な意味を明示的に評価する。HSG は、プロンプトから生成されたアーティファクトへ至る意味生成プロセスを再構成する。大規模な定量実験により、SemJudge は、解釈を要するファインアートのベンチマークにおいて、先行する評価器よりも人間の判断とより強く整合することが示される。ユーザースタディではさらに、SemJudge がより深く、より洞察に富んだ芸術的解釈を生成することが確認される。これにより、GenArt が「きれいな」画像を生成することを超えて、複雑な人間の経験を表現できるメディウムへと進む道が開かれる。プロジェクトページ: https://github.com/songrise/SemJudge.
