論文の概要: InternLM-XComposer: A Vision-Language Large Model for Advanced Text-image Comprehension and Composition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15112v3
• Date: Fri, 29 Sep 2023 17:55:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 10:26:37.119740
• Title: InternLM-XComposer: A Vision-Language Large Model for Advanced Text-image Comprehension and Composition
• Title（参考訳）: InternLM-XComposer:高度なテキストイメージ理解と構成のための視覚言語大モデル
• Authors: Pan Zhang, Xiaoyi Dong, Bin Wang, Yuhang Cao, Chao Xu, Linke Ouyang, Zhiyuan Zhao, Shuangrui Ding, Songyang Zhang, Haodong Duan, Hang Yan, Xinyue Zhang, Wei Li, Jingwen Li, Kai Chen, Conghui He, Xingcheng Zhang, Yu Qiao, Dahua Lin, Jiaqi Wang
• Abstract要約: InternLM-XComposerは、高度な画像テキストの理解と合成を可能にする視覚言語による大規模モデルである。 シームレスに画像を統合するコヒーレントでコンテキスト的な記事を生成することができる。 画像がコンテンツを強化するテキスト内の領域をインテリジェントに識別し、最も適切な視覚的候補を自動的に挿入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 109.27667171109934
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose InternLM-XComposer, a vision-language large model that enables advanced image-text comprehension and composition. The innovative nature of our model is highlighted by three appealing properties: 1) Interleaved Text-Image Composition: InternLM-XComposer can effortlessly generate coherent and contextual articles that seamlessly integrate images, providing a more engaging and immersive reading experience. Simply provide a title, and our system will generate the corresponding manuscript. It can intelligently identify the areas in the text where images would enhance the content and automatically insert the most appropriate visual candidates. 2) Comprehension with Rich Multilingual Knowledge: The text-image comprehension is empowered by training on extensive multi-modal multilingual concepts with carefully crafted strategies, resulting in a deep understanding of visual content. 3) State-of-the-art Performance: Our model consistently achieves state-of-the-art results across various mainstream benchmarks for vision-language foundational models, including MME Benchmark, MMBench, MMBench-CN, Seed-Bench, and CCBench (Chinese Cultural Benchmark). Collectively, InternLM-XComposer seamlessly blends advanced text-image comprehension and composition, revolutionizing vision-language interaction and offering new insights and opportunities. The InternLM-XComposer model series with 7B parameters are publicly available at https://github.com/InternLM/InternLM-XComposer.
• Abstract（参考訳）: InternLM-XComposerは、高度な画像テキスト理解と合成を可能にする視覚言語大モデルである。 私たちのモデルの革新的な性質は、3つの魅力的な性質によって強調される。 1)Interleaved Text- Image composition: InternLM-XComposerは、画像をシームレスに統合し、より魅力的で没入的な読書体験を提供するコヒーレントで文脈的な記事を生成することができる。 タイトルを提供すれば、システムは対応する原稿を生成します。 画像がコンテンツを強化するテキスト内の領域をインテリジェントに識別し、最も適切な視覚的候補を自動的に挿入する。 2) リッチ多言語知識の理解: テキストイメージの理解は,多言語多言語概念の訓練によって強化され,戦略を慎重に構築し,視覚的内容の理解を深める。 3)最先端性能:我々のモデルは、MME Benchmark, MMBench, MMBench-CN, Seed-Bench, CCBench(中国文化ベンチマーク)など、ビジョンベースモデルの様々な主要なベンチマークにおいて、常に最先端の結果を達成する。 集合的に、InternLM-XComposerは高度なテキストイメージの理解と構成をシームレスにブレンドし、視覚と言語間の相互作用を革新し、新たな洞察と機会を提供する。 7Bパラメータを持つInternLM-XComposerモデルシリーズはhttps://github.com/InternLM/InternLM-XComposerで公開されている。

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