Novo Sistema para Criação de Imagens Acessíveis
Esse sistema ajuda criadores cegos e com visão reduzida a gerar imagens a partir de texto.
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Índice
- O Desafio da Criação de Imagens
- O Que é o Novo Sistema?
- Como o Sistema Funciona
- Inserindo uma Descrição
- Gerando Imagens
- Fornecendo Descrições
- O Estudo
- Participantes
- Tarefas no Estudo
- Resultados do Estudo
- Entendimento Aumentado
- Criatividade Aumentada
- Facilidade de Uso
- Discussão
- Acessibilidade na Arte
- Melhorias Futuras
- Conclusão
- Fonte original
- Ligações de referência
Criar imagens é importante pra muita gente, especialmente quando se trata de compartilhar ideias com os outros. Mas, pra quem tem cegueira ou baixa visão, fazer ou encontrar imagens pode ser complicado. As formas tradicionais de criar imagens geralmente dependem da visão, o que dificulta a vida desses criadores. Este artigo fala sobre um novo sistema criado pra ajudar criadores cegos e com baixa visão a gerar imagens com base em descrições de texto.
O Desafio da Criação de Imagens
Criadores cegos e com baixa visão muitas vezes enfrentam desafios ao tentar fazer imagens. Eles podem ter dificuldade em usar ferramentas tradicionais de criação de imagens, que geralmente são feitas pra quem vê. Quando precisam de imagens, podem ter que contar com ajuda de pessoas que enxergam, o que limita a criatividade deles e os tipos de imagens que conseguem acessar.
Embora existam novas ferramentas que conseguem criar imagens a partir de descrições de texto, essas ferramentas também apresentam suas próprias dificuldades. Os usuários precisam ver as imagens geradas pra saber se elas combinam com as descrições. Isso pode levar a frustrações e limitações no que eles conseguem criar.
O Que é o Novo Sistema?
O novo sistema que estamos discutindo tem como objetivo facilitar a Geração de Imagens pra criadores cegos e com baixa visão. Ele permite que os usuários insiram uma descrição em texto e, então, gera várias imagens. O sistema também fornece descrições dessas imagens, ajudando os criadores a entender como elas são sem precisar vê-las. Isso é feito usando uma tecnologia avançada que combina compreensão de linguagem e visual.
Como o Sistema Funciona
Inserindo uma Descrição
Os criadores começam digitando uma descrição em texto do que querem que a imagem pareça. Por exemplo, um criador pode escrever "Um jovem chef está cozinhando o jantar pra seus pais." O sistema usa essa descrição pra gerar diferentes imagens que se encaixam nas palavras.
Gerando Imagens
Uma vez que a descrição é inserida, o sistema usa um modelo treinado em várias imagens e descrições pra criar várias imagens possíveis. Essas imagens podem variar em estilo, layout e conteúdo. Pra quem não consegue ver as imagens, essa variedade é essencial, pois oferece opções.
Fornecendo Descrições
Junto com a geração de imagens, o sistema cria descrições detalhadas de cada imagem. Essas descrições incluem detalhes importantes como cores, objetos e ações que estão acontecendo na imagem. Ao ler essas descrições, os criadores conseguem entender como as imagens são, permitindo que façam escolhas informadas sobre quais imagens usar.
O Estudo
Pra testar a eficácia desse novo sistema, os pesquisadores conduziram um estudo com criadores cegos e com baixa visão. O estudo incluiu um grupo de Participantes que regularmente criam ou usam imagens em suas várias profissões.
Participantes
O estudo envolveu vários participantes, alguns dos quais tinham experiência em criar imagens, enquanto outros eram mais novos no processo. Incluíam professores, engenheiros de software e artistas, todos com diferentes níveis de experiência com tecnologia e criação de imagens.
Tarefas no Estudo
Os participantes foram convidados a usar o sistema e dar feedback sobre suas experiências. Eles participaram de tarefas onde precisavam interpretar imagens geradas pelo sistema e também criar suas próprias imagens com base em sugestões que receberam.
Tarefa de Interpretação de Imagens
Nesta tarefa, os participantes receberam conjuntos de imagens geradas a partir de suas descrições. Eles precisavam identificar semelhanças e diferenças entre as imagens e determinar qual delas melhor atendia às suas necessidades. Os participantes foram convidados a avaliar o quanto as imagens refletiam bem suas descrições.
Tarefa de Geração de Imagens
Para a tarefa de geração de imagens, os participantes receberam tópicos de artigos e foram convidados a criar imagens que se encaixassem nesses temas. Eles precisavam criar suas próprias sugestões e, então, usar o sistema pra gerar imagens com base nessas sugestões.
Resultados do Estudo
Os resultados do estudo mostraram que o novo sistema foi útil pra criadores cegos e com baixa visão. Os participantes expressaram satisfação com as imagens geradas e acharam as descrições fornecidas bem úteis.
Entendimento Aumentado
Os participantes relataram que as descrições tornaram mais fácil entender as imagens. Isso foi uma grande melhoria em relação aos métodos tradicionais, onde muitas vezes eles precisavam contar com outros pra descrever imagens.
Criatividade Aumentada
Usar o novo sistema permitiu que os participantes explorassem sua criatividade com mais liberdade. Eles podiam gerar imagens de forma independente sem precisar de alguém que enxergasse. A capacidade de criar imagens baseadas em suas próprias ideias deu a eles mais controle sobre seu trabalho.
Facilidade de Uso
Os participantes acharam a interface do sistema bem fácil de usar. Eles gostaram de como podiam gerar imagens rapidamente com base em suas descrições de texto, e como as descrições ajudaram a restringir suas escolhas.
Discussão
As implicações desse sistema vão além da geração de imagens. Ao permitir que criadores cegos e com baixa visão trabalhem de forma independente, o sistema abre novas possibilidades pra expressão artística e comunicação.
Acessibilidade na Arte
A arte é uma forma essencial de as pessoas se expressarem. Tornar essas ferramentas acessíveis pra todos, independente da visão, enriquece o mundo da criatividade. Esse sistema tem como objetivo preencher a lacuna, permitindo que indivíduos cegos e com baixa visão contribuam plenamente pra cultura visual.
Melhorias Futuras
Embora o sistema mostre grande potencial, ainda há espaço pra melhorias. Coletar mais dados sobre os tipos de imagens e estilos preferidos por criadores cegos e com baixa visão pode aumentar a eficácia do sistema. O desenvolvimento futuro também pode incluir mais recursos pra ajudar os usuários a refinarem suas sugestões ou identificarem estilos específicos que atendam às suas necessidades.
Conclusão
A necessidade de ferramentas de criação de imagens acessíveis é crucial pra apoiar a criatividade de indivíduos cegos e com baixa visão. O novo sistema discutido neste artigo representa um passo em direção a tornar a mídia visual mais inclusiva. Ao permitir que os usuários gerem imagens com base em descrições de texto e fornecendo descrições detalhadas das imagens, o sistema empodera criadores cegos e com baixa visão a expressarem suas ideias e se comunicarem de forma mais eficaz.
À medida que a tecnologia continua a avançar, é essencial priorizar a inclusão no design. Esse sistema pode abrir caminho pra mais desenvolvimentos na criação de mídia acessível, beneficiando não apenas criadores cegos e com baixa visão, mas também expandindo as possibilidades pra todos na era digital.
Título: GenAssist: Making Image Generation Accessible
Resumo: Blind and low vision (BLV) creators use images to communicate with sighted audiences. However, creating or retrieving images is challenging for BLV creators as it is difficult to use authoring tools or assess image search results. Thus, creators limit the types of images they create or recruit sighted collaborators. While text-to-image generation models let creators generate high-fidelity images based on a text description (i.e. prompt), it is difficult to assess the content and quality of generated images. We present GenAssist, a system to make text-to-image generation accessible. Using our interface, creators can verify whether generated image candidates followed the prompt, access additional details in the image not specified in the prompt, and skim a summary of similarities and differences between image candidates. To power the interface, GenAssist uses a large language model to generate visual questions, vision-language models to extract answers, and a large language model to summarize the results. Our study with 12 BLV creators demonstrated that GenAssist enables and simplifies the process of image selection and generation, making visual authoring more accessible to all.
Autores: Mina Huh, Yi-Hao Peng, Amy Pavel
Última atualização: 2023-07-14 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2307.07589
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.07589
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
Obrigado ao arxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.
Ligações de referência
- https://github.com/pharmapsychotic/clip-interrogator
- https://huggingface.co/spaces
- https://www.w3.org/WAI/tutorials/tables/two-headers/
- https://arxiv.org/pdf/2302.10913.pdf
- https://docs.midjourney.com/docs/prompts
- https://github.com/willwulfken/MidJourney-Styles-and-Keywords-Reference
- https://dallery.gallery/the-dalle-2-prompt-book/
- https://zoom.us/
- https://time.com/4737286/multitasking-mental-health-stress-texting-depression/
- https://time.com/6126981/my-kids-want-plastic-toys-i-want-to-go-green-heres-a-fix/
- https://dl.acm.org/ccs.cfm
- https://github.com/minarainbow/GenAssist