論文の概要: Vx2Text: End-to-End Learning of Video-Based Text Generation From Multimodal Inputs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.12059v1
• Date: Thu, 28 Jan 2021 15:22:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-01-31 18:29:03.586673
• Title: Vx2Text: End-to-End Learning of Video-Based Text Generation From Multimodal Inputs
• Title（参考訳）: vx2text:マルチモーダル入力によるビデオテキスト生成のエンドツーエンド学習
• Authors: Xudong Lin, Gedas Bertasius, Jue Wang, Shih-Fu Chang, Devi Parikh, Lorenzo Torresani
• Abstract要約: 本稿では,ビデオ+テキスト,音声,音声によるマルチモーダル入力からテキストを生成するフレームワークを提案する。 実験により、一つのアーキテクチャに基づくアプローチは、3つのビデオベースのテキスト生成タスクにおいて最先端のタスクより優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.99315770490163
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present \textsc{Vx2Text}, a framework for text generation from multimodal inputs consisting of video plus text, speech, or audio. In order to leverage transformer networks, which have been shown to be effective at modeling language, each modality is first converted into a set of language embeddings by a learnable tokenizer. This allows our approach to perform multimodal fusion in the language space, thus eliminating the need for ad-hoc cross-modal fusion modules. To address the non-differentiability of tokenization on continuous inputs (e.g., video or audio), we utilize a relaxation scheme that enables end-to-end training. Furthermore, unlike prior encoder-only models, our network includes an autoregressive decoder to generate open-ended text from the multimodal embeddings fused by the language encoder. This renders our approach fully generative and makes it directly applicable to different "video+$x$ to text" problems without the need to design specialized network heads for each task. The proposed framework is not only conceptually simple but also remarkably effective: experiments demonstrate that our approach based on a single architecture outperforms the state-of-the-art on three video-based text-generation tasks -- captioning, question answering and audio-visual scene-aware dialog.
• Abstract（参考訳）: ビデオ+テキスト、音声、音声からなるマルチモーダル入力からテキストを生成するためのフレームワークである \textsc{vx2text} を提案する。 言語モデリングに有効であることが示されているトランスフォーマーネットワークを活用するために、各モダリティはまず学習可能なトークン化器によって言語埋め込みのセットに変換される。 これにより、言語空間におけるマルチモーダル融合が可能となり、アドホックなクロスモーダル融合モジュールの必要性がなくなる。 連続入力(ビデオやオーディオなど)におけるトークン化の非微分性に対処するために、エンドツーエンドのトレーニングを可能にするリラクゼーションスキームを利用する。 さらに,従来のエンコーダのみのモデルとは異なり,言語エンコーダが融合したマルチモーダル埋め込みからオープンなテキストを生成する自動回帰デコーダも網羅している。 これは、我々のアプローチを完全に生成し、タスクごとに特別なネットワークヘッドを設計する必要なしに、異なる「ビデオ+x$ to text」問題に直接適用します。 提案するフレームワークは概念的に単純であるだけでなく,極めて効果的である。単一のアーキテクチャに基づくアプローチは,映像ベースの3つのテキスト生成タスク – キャプション,質問応答,音声視覚シーン認識ダイアログ – において,最先端の作業よりも優れている,という実験結果が得られた。

関連論文リスト

• Visatronic: A Multimodal Decoder-Only Model for Speech Synthesis [13.702423348269155]
  本稿では,VTTSのビデオから音声を生成するタスクを提案し,マルチモーダル音声生成のための新しい手法を提案する。 本稿では,このタスクをビザトロニクスと呼ぶデコーダのみのマルチモーダルモデルを提案する。 視覚、テキスト、音声を直接トランスフォーマーモデルの共通部分空間に埋め込み、自己回帰的損失を用いて、話者ビデオや音声の書き起こしに条件付けられた離散化メル-スペクトログラムの生成モデルを学ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T18:57:29Z)
• Everything is a Video: Unifying Modalities through Next-Frame Prediction [5.720266474212221]
  自然言語処理(NLP)を超えて,タスク再構成の概念を多モーダル学習に拡張する新しいフレームワークを提案する。 本稿では,多様なマルチモーダルタスクを統一した次フレーム予測問題に再構成することを提案する。 提案手法は,テキスト・トゥ・テキスト,画像・トゥ・テキスト,ビデオ・トゥ・ビデオ,ビデオ・トゥ・テキスト,音声・トゥ・テキストなど,様々なタスクで評価される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T12:59:37Z)
• VIMI: Grounding Video Generation through Multi-modal Instruction [89.90065445082442]
  既存のテキスト間拡散モデルは、事前訓練のためにテキストのみのエンコーダにのみ依存する。 検索手法を用いて大規模マルチモーダル・プロンプト・データセットを構築し,テキスト・プロンプトとテキスト・プロンプトのペア化を行う。 マルチモーダル命令を組み込んだ3つのビデオ生成タスクにおいて,第1ステージからモデルを微調整する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T18:12:49Z)
• Emu: Generative Pretraining in Multimodality [43.759593451544546]
  トランスフォーマーベースのマルチモーダル基礎モデルは、マルチモーダルコンテキストで画像やテキストをシームレスに生成することができる。 Emuは、画像からテキストまでのタスクとテキストから画像へのタスクの両方のための汎用マルチモーダルインターフェースとして機能する。 Emuは最先端の大規模マルチモーダルモデルと比較して非常に高い性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-11T12:45:39Z)
• VioLA: Unified Codec Language Models for Speech Recognition, Synthesis, and Translation [91.39949385661379]
  VioLAは1つの自動回帰トランスフォーマーデコーダのみのネットワークで、音声とテキストを含む様々なモーダルタスクを統合する。 まず、オフラインのニューラルエンコーダを用いて、全ての発話を個別のトークンに変換する。 さらに,タスクID(TID)と言語ID(LID)をモデルに統合し,異なる言語やタスクを扱うモデリング能力を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T14:39:47Z)
• i-Code V2: An Autoregressive Generation Framework over Vision, Language, and Speech Data [101.52821120195975]
  i-Code V2は、視覚、言語、音声データの組み合わせから自然言語を生成することができる最初のモデルである。 システムは、デュアルモダリティとシングルモダリティのデータセットの大規模なコレクション上で、エンドツーエンドで事前訓練される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-21T01:25:44Z)
• Towards Fast Adaptation of Pretrained Contrastive Models for Multi-channel Video-Language Retrieval [70.30052749168013]
  マルチチャンネルビデオ言語検索は、異なるチャンネルからの情報を理解するためにモデルを必要とする。 対照的なマルチモーダルモデルは、画像やビデオやテキストのエンティティの整合に非常に効果的であることが示されている。 これら2つの行を、限られたデータとリソースを持つマルチチャンネルビデオ言語検索に迅速に適応する方法は、明らかではない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-05T01:43:52Z)
• All in One: Exploring Unified Video-Language Pre-training [44.22059872694995]
  そこで本研究では,生のビデオとテキストの信号を共同表現に組み込んだ,エンドツーエンドのビデオ言語モデルであるtextitall-in-one Transformerを提案する。 コードと事前訓練されたモデルはhttps://github.com/showlab/all-in-one.comでリリースされた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-14T17:06:30Z)
• Align and Prompt: Video-and-Language Pre-training with Entity Prompts [111.23364631136339]
  ビデオと言語による事前トレーニングは、様々なダウンストリームタスクに有望な改善を示している。 Align and Prompt: クロスモーダルアライメントを改良した,効率的かつ効果的なビデオ・言語事前学習フレームワークを提案する。 私たちのコードと事前訓練されたモデルはリリースされます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-17T15:55:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。