論文の概要: MM-Interleaved: Interleaved Image-Text Generative Modeling via Multi-modal Feature Synchronizer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10208v2
• Date: Tue, 2 Apr 2024 09:20:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 09:00:10.855716
• Title: MM-Interleaved: Interleaved Image-Text Generative Modeling via Multi-modal Feature Synchronizer
• Title（参考訳）: MM-Interleaved:マルチモーダル特徴同期器によるインターリーブ画像テキスト生成モデリング
• Authors: Changyao Tian, Xizhou Zhu, Yuwen Xiong, Weiyun Wang, Zhe Chen, Wenhai Wang, Yuntao Chen, Lewei Lu, Tong Lu, Jie Zhou, Hongsheng Li, Yu Qiao, Jifeng Dai,
• Abstract要約: 本稿では,画像テキストデータのエンドツーエンド生成モデルであるMM-Interleavedを提案する。 マルチスケールおよびマルチイメージ機能同期モジュールを導入し、以前のコンテキストできめ細かい画像機能に直接アクセスできるようにする。 MM-Interleavedはマルチモーダルな指示に従って視覚的詳細を認識し、テキストと視覚の両方の条件に従って一貫した画像を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 106.79844459065828
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing generative models for interleaved image-text data has both research and practical value. It requires models to understand the interleaved sequences and subsequently generate images and text. However, existing attempts are limited by the issue that the fixed number of visual tokens cannot efficiently capture image details, which is particularly problematic in the multi-image scenarios. To address this, this paper presents MM-Interleaved, an end-to-end generative model for interleaved image-text data. It introduces a multi-scale and multi-image feature synchronizer module, allowing direct access to fine-grained image features in the previous context during the generation process. MM-Interleaved is end-to-end pre-trained on both paired and interleaved image-text corpora. It is further enhanced through a supervised fine-tuning phase, wherein the model improves its ability to follow complex multi-modal instructions. Experiments demonstrate the versatility of MM-Interleaved in recognizing visual details following multi-modal instructions and generating consistent images following both textual and visual conditions. Code and models are available at \url{https://github.com/OpenGVLab/MM-Interleaved}.
• Abstract（参考訳）: インターリーブ画像テキストデータの生成モデルの開発には,研究と実践の両方の価値がある。 インターリーブされたシーケンスを理解し、その後に画像とテキストを生成するモデルが必要である。 しかし、既存の試行は、固定数の視覚トークンが画像の詳細を効率的にキャプチャできないという問題によって制限されており、特にマルチイメージのシナリオでは問題となる。 そこで本稿では,画像テキストデータのエンドツーエンド生成モデルであるMM-Interleavedを提案する。 マルチスケールおよびマルチイメージ機能同期モジュールを導入し、生成プロセス中に前のコンテキストで、きめ細かい画像機能に直接アクセスできるようにする。 MM-Interleavedは、ペアとインターリーブの両方の画像テキストコーパスで、エンドツーエンドで事前訓練される。 教師付き微調整フェーズによってさらに強化され、複雑なマルチモーダル命令に従う能力が改善される。 MM-Interleavedはマルチモーダルな指示に従って視覚的詳細を認識し、テキストと視覚の両方の条件に従って一貫した画像を生成する。 コードとモデルは \url{https://github.com/OpenGVLab/MM-Interleaved} で公開されている。

関連論文リスト

• An End-to-End Model for Photo-Sharing Multi-modal Dialogue Generation [43.139415423751615]
  写真共有マルチモーダル対話生成には、テキスト応答を生成するだけでなく、適切なタイミングで写真を共有するための対話エージェントが必要である。 パイプラインモデルは、この複雑なマルチモーダルタスクを処理するために、画像キャプションモデル、テキスト生成モデル、画像生成モデルを統合する。 本稿では,画像パーセプトロンと画像生成器を大言語モデルに統合した,写真共有マルチモーダル対話生成のための最初のエンドツーエンドモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-16T10:33:19Z)
• Hierarchical Multi-modal Transformer for Cross-modal Long Document Classification [74.45521856327001]
  階層構造テキストと埋め込み画像で長い文書を分類する方法は、新しい問題である。 本稿では,階層型マルチモーダル変換器 (HMT) を用いたクロスモーダルな文書分類手法を提案する。 本稿では,マルチモーダル変換器と動的マルチスケールマルチモーダル変換器を用いて,画像特徴とセクションと文特徴の複雑な関係をモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-14T07:12:25Z)
• Multi-modal Generation via Cross-Modal In-Context Learning [50.45304937804883]
  複雑なマルチモーダルプロンプトシーケンスから新しい画像を生成するMGCC法を提案する。 我々のMGCCは、新しい画像生成、マルチモーダル対話の促進、テキスト生成など、多種多様なマルチモーダル機能を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T15:58:31Z)
• Many-to-many Image Generation with Auto-regressive Diffusion Models [59.5041405824704]
  本稿では,与えられた画像集合から関連画像系列を生成可能な多対多画像生成のためのドメイン汎用フレームワークを提案する。 我々は,25個の相互接続された画像を含む12Mの合成マルチイメージサンプルを含む,新しい大規模マルチイメージデータセットMISを提案する。 我々はM2Mを学習し、M2Mは多対多生成のための自己回帰モデルであり、各画像は拡散フレームワーク内でモデル化される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-03T23:20:40Z)
• UNIMO-G: Unified Image Generation through Multimodal Conditional Diffusion [36.06457895469353]
  UNIMO-Gは条件付き拡散フレームワークであり、インターリーブされたテキストと視覚入力を持つマルチモーダルプロンプトで動作する。 テキスト・ツー・イメージ生成とゼロショット・テーマ駆動合成の両面で優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T11:36:44Z)
• 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)
• Generating Images with Multimodal Language Models [78.6660334861137]
  本稿では,凍結したテキストのみの大規模言語モデルを,事前学習した画像エンコーダとデコーダモデルで融合する手法を提案する。 本モデルでは,画像検索,新しい画像生成,マルチモーダル対話など,多モーダルな機能群を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T19:22:03Z)
• On Advances in Text Generation from Images Beyond Captioning: A Case Study in Self-Rationalization [89.94078728495423]
  近年のモダリティ,CLIP画像表現,言語モデルの拡張は,マルチモーダル入力によるタスクのマルチモーダル自己調整を一貫して改善していないことを示す。 画像キャプションを超えて画像やテキストからテキストを生成するために構築可能なバックボーンモデリング手法が提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-24T00:52:40Z)

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。