利用低级对话调整局部区域图像属性
计算与语言
2020-02-13 v1
摘要
自然语言图像编辑(NLIE)旨在使用自然语言指令编辑图像。由于新手缺乏图像编辑技术经验，其指令常含混不清且包含高层抽象，往往对应需完成的复杂编辑步骤。受此经验不足因素驱动，我们旨在通过教导新手使用低级命令术语编辑图像来平缓学习曲线。为此，我们开发了一个面向任务的对话系统以研究NLIE的低级指令。我们的系统将语言立足于编辑操作层面，并为用户提供可选项以供选择。尽管被迫以低级术语表达，用户评估显示25%的用户认为我们的系统易于使用，与我们的动机相呼应。一项分析表明用户普遍适应所提出的低级语言接口。本研究中，我们确认对象分割是用户满意度的关键因素。我们的工作展示了低级、直接语言-动作映射方法的优势，该方法可应用于图像编辑之外其他问题域，如音频编辑或工业设计。
引用
@article{arxiv.2002.04678,
title = {Adjusting Image Attributes of Localized Regions with Low-level Dialogue},
author = {Tzu-Hsiang Lin and Alexander Rudnicky and Trung Bui and Doo Soon Kim and Jean Oh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.04678},
year = {2020}
}
备注
Accepted as a Poster presentation at the 12th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2020)