論文の概要: Alpha-CLIP: A CLIP Model Focusing on Wherever You Want

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03818v1
• Date: Wed, 6 Dec 2023 18:59:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 17:15:49.039459
• Title: Alpha-CLIP: A CLIP Model Focusing on Wherever You Want
• Title（参考訳）: Alpha-CLIP: 好きな場所にフォーカスするCLIPモデル
• Authors: Zeyi Sun, Ye Fang, Tong Wu, Pan Zhang, Yuhang Zang, Shu Kong, Yuanjun Xiong, Dahua Lin, Jiaqi Wang
• Abstract要約: コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)は,多様なタスクにわたる画像から貴重なコンテンツ情報を抽出する上で重要な役割を担っている。 補助的なαチャネルを持つCLIPの強化版であるAlpha-CLIPを導入し、注意領域を提案するとともに、数百万のRGBA領域テキストペアを構築した微調整を行う。 オープンワールド認識、マルチモーダルな大言語モデル、条件付き2D/3D生成など、様々なタスクで有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.17294130370921
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) plays an essential role in extracting valuable content information from images across diverse tasks. It aligns textual and visual modalities to comprehend the entire image, including all the details, even those irrelevant to specific tasks. However, for a finer understanding and controlled editing of images, it becomes crucial to focus on specific regions of interest, which can be indicated as points, masks, or boxes by humans or perception models. To fulfill the requirements, we introduce Alpha-CLIP, an enhanced version of CLIP with an auxiliary alpha channel to suggest attentive regions and fine-tuned with constructed millions of RGBA region-text pairs. Alpha-CLIP not only preserves the visual recognition ability of CLIP but also enables precise control over the emphasis of image contents. It demonstrates effectiveness in various tasks, including but not limited to open-world recognition, multimodal large language models, and conditional 2D / 3D generation. It has a strong potential to serve as a versatile tool for image-related tasks.
• Abstract（参考訳）: コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)は,多様なタスクにわたる画像から貴重なコンテンツ情報を抽出する上で重要な役割を担っている。 テキスト的および視覚的なモダリティを調整し、特定のタスクに関係のないものも含め、画像全体を理解する。 しかし,画像の微妙な理解と編集のためには,人や知覚モデルによってポイント,マスク,ボックスとして表示できる特定の関心領域に焦点を当てることが重要である。 この要求を満たすために,我々は,補助アルファチャネル付きクリップの拡張版であるalpha-clipを導入し,注意領域の提案と,構築された数百万のrgbaリージョンテキストペアによる微調整を行った。 Alpha-CLIPは、CLIPの視覚的認識能力を保持するだけでなく、画像内容の強調を正確に制御できる。 オープンワールド認識、マルチモーダル大規模言語モデル、条件付き2d/3d生成など、さまざまなタスクにおいて有効性を示す。 画像関連タスクのための汎用ツールとして機能する可能性が強い。

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