TWIGMA：一个带有 Twitter 元数据的 AI 生成图像数据集
应用统计
2023-12-06 v2 计算机与社会
摘要
生成式人工智能（gen-AI）的最新进展使得只需单次点击即可生成照片级真实且具艺术启发性的图像，服务于数百万在线用户。为探索人们如何使用 DALLE 和 StableDiffusion 等 gen-AI 模型，理解 AI 生成图像中的主题、内容与变化至关重要。本文介绍 TWIGMA（TWItter Generative-ai images with MetadatA），一个综合数据集，涵盖 2021年1月 至 2023年3月 从 Twitter 收集的超过 800,000 张 gen-AI 图像及其相关元数据（如推文文本、创建日期、点赞数），可通过 https://zenodo.org/records/8031785 获取。通过对 TWIGMA 与自然图像及人类艺术作品的比较分析，我们发现 gen-AI 图像具有独特性，且平均而言相较于非 gen-AI 对应图像表现出更低的多样性。此外，我们发现 gen-AI 图像与自然图像的相似度与点赞数呈负相关。最后，我们观察到 Twitter 上 AI 生成图像主题的长期转变，用户越来越多地分享如精细人物肖像等艺术复杂内容，而对自然场景与动物等简单主题的兴趣有所下降。我们的发现凸显了 TWIGMA 作为研究 AI 生成图像的独特数据资源的重要性。
引用
@article{arxiv.2306.08310,
title = {TWIGMA: A dataset of AI-Generated Images with Metadata From Twitter},
author = {Yiqun Chen and James Zou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.08310},
year = {2023}
}