論文の概要: M$^{2}$Chat: Empowering VLM for Multimodal LLM Interleaved Text-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17963v2
• Date: Sat, 13 Apr 2024 04:16:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 23:17:34.491338
• Title: M$^{2}$Chat: Empowering VLM for Multimodal LLM Interleaved Text-Image Generation
• Title（参考訳）: M$^{2}$Chat:マルチモーダルLLMインターリーブテキスト画像生成のためのVLMの強化
• Authors: Xiaowei Chi, Rongyu Zhang, Zhengkai Jiang, Yijiang Liu, Yatian Wang, Xingqun Qi, Wenhan Luo, Peng Gao, Shanghang Zhang, Qifeng Liu, Yike Guo,
• Abstract要約: textbf$M2Chat$は、インターリーブされたテキストイメージの会話を生成するための新しい統合マルチモーダルLLMフレームワークである。 M3Adapter$は、マルチモーダルプロンプトから、粒度の低い視覚情報と高レベルのセマンティック機能を統合する。 M3FT$ fine-tuning strategy イメージテキストアライメントとビジュアルインストラクションのために、パラメータの分離したグループを最適化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.79215260916687
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: While current LLM chatbots like GPT-4V bridge the gap between human instructions and visual representations to enable text-image generations, they still lack efficient alignment methods for high-fidelity performance on multiple downstream tasks. In this paper, we propose \textbf{$M^{2}Chat$}, a novel unified multimodal LLM framework for generating interleaved text-image conversation across various scenarios. Specifically, we propose an $M^{3}Adapter$ that efficiently integrates granular low-level visual information and high-level semantic features from multi-modality prompts. Upon the well-aligned fused feature, $M^{3}Adapter$ tailors a learnable gating strategy to balance the model creativity and consistency across various tasks adaptively. Moreover, to further enhance the effectiveness of $M^{3}Adapter$ while preserving the coherence of semantic context comprehension, we introduce a two-stage $M^{3}FT$ fine-tuning strategy. This strategy optimizes disjoint groups of parameters for image-text alignment and visual-instruction respectively. Extensive experiments demonstrate our $M^{2}Chat$ surpasses state-of-the-art counterparts across diverse benchmarks, showcasing its prowess in interleaving generation, storytelling, and multimodal dialogue systems. The demo and code are available at \red{https://mattie-e.github.io/M2Chat.github.io}.
• Abstract（参考訳）: GPT-4Vのような現在のLLMチャットボットは、人間の命令と視覚表現のギャップを埋めてテキスト画像生成を可能にするが、複数の下流タスクで高忠実なパフォーマンスを実現するための効率的なアライメント方法がない。 本稿では,様々なシナリオにまたがるインターリーブ・テキスト・イメージ・会話を生成するための,新しいマルチモーダル LLM フレームワークである \textbf{$M^{2}Chat$} を提案する。 具体的には,M^{3}Adapter$を提案し,マルチモーダルプロンプトから高レベルな視覚情報と高レベルな意味的特徴を効率的に統合する。 M^{3}Adapter$は、よく整合した機能によって、学習可能なゲーティング戦略を調整し、モデルの創造性と一貫性を、さまざまなタスクで適応的にバランスさせる。 さらに、意味的文脈理解のコヒーレンスを維持しつつ、$M^{3}Adapter$の有効性をさらに高めるために、2段階の$M^{3}FT$微調整戦略を導入する。 この戦略は、画像テキストアライメントと視覚的インストラクションのために、パラメータの解離したグループを最適化する。 大規模な実験では、M^{2}Chat$がさまざまなベンチマークで最先端のベンチマークを上回っ、インターリーブ生成、ストーリーテリング、マルチモーダル対話システムに長けていることが示されています。 デモとコードは、red{https://mattie-e.github.io/M2Chat.github.io}で公開されている。

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