論文の概要: Prefix-diffusion: A Lightweight Diffusion Model for Diverse Image Captioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04965v1
• Date: Sun, 10 Sep 2023 08:55:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 15:16:11.681227
• Title: Prefix-diffusion: A Lightweight Diffusion Model for Diverse Image Captioning
• Title（参考訳）: Prefix-Diffusion: 横画像キャプションのための軽量拡散モデル
• Authors: Guisheng Liu, Yi Li, Zhengcong Fei, Haiyan Fu, Xiangyang Luo, Yanqing Guo
• Abstract要約: 本稿では,プレフィックス拡散(Prefix-diffusion)と呼ばれる,連続拡散を伴う軽量画像キャプションネットワークを提案する。 多様性を実現するために,拡散モデルの復調過程にプレフィックス画像埋め込みを注入する効率的な手法を設計する。 トレーニング可能なパラメータを減らすために,事前学習モデルを用いて画像の特徴を抽出し,さらに余分なマッピングネットワークを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.4086473737433
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While impressive performance has been achieved in image captioning, the limited diversity of the generated captions and the large parameter scale remain major barriers to the real-word application of these systems. In this work, we propose a lightweight image captioning network in combination with continuous diffusion, called Prefix-diffusion. To achieve diversity, we design an efficient method that injects prefix image embeddings into the denoising process of the diffusion model. In order to reduce trainable parameters, we employ a pre-trained model to extract image features and further design an extra mapping network. Prefix-diffusion is able to generate diverse captions with relatively less parameters, while maintaining the fluency and relevance of the captions benefiting from the generative capabilities of the diffusion model. Our work paves the way for scaling up diffusion models for image captioning, and achieves promising performance compared with recent approaches.
• Abstract（参考訳）: 画像キャプションにおける印象的な性能は達成されているが、生成したキャプションの多様性と大きなパラメータスケールは、これらのシステムの実単語適用の大きな障壁である。 本研究では,連続拡散と組み合わせた軽量画像キャプションネットワークであるプレフィックス拡散を提案する。 多様性を達成するために, 拡散モデルの分母化プロセスにプレフィックス画像埋め込みを注入する効率的な手法を考案する。 トレーニング可能なパラメータを減らすために,事前学習モデルを用いて画像の特徴を抽出し,さらに余分なマッピングネットワークを設計する。 プレフィックス拡散は、拡散モデルの生成能力から恩恵を受けるキャプションの流速と関連性を保ちながら、パラメータが比較的少ない多様なキャプションを生成することができる。 本研究は,画像キャプションの拡散モデルのスケールアップを図り,近年のアプローチと比較して有望な性能を実現している。

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