論文の概要: Pensieve: Retrospect-then-Compare Mitigates Visual Hallucination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14401v2
• Date: Sun, 1 Sep 2024 07:45:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 19:02:17.330774
• Title: Pensieve: Retrospect-then-Compare Mitigates Visual Hallucination
• Title（参考訳）: Pensieve: 視覚幻覚を緩和するレトロスペクティブ
• Authors: Dingchen Yang, Bowen Cao, Guang Chen, Changjun Jiang,
• Abstract要約: 本稿では、類似した視覚幻覚を利用する訓練不要の手法であるPensieveを提案する。 Pensieveは、抽出されたスコアを適応的にスケーリングすることで、視覚とテキストの両方のブランチからエラーに対処する効果を緩和する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.25488878224697
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-modal Large Language Models (MLLMs) demonstrate remarkable success across various vision-language tasks. However, they suffer from visual hallucination, where the generated responses diverge from the provided image. Are MLLMs oblivious to the accurate visual cues when they hallucinate? Our investigation reveals that the visual branch may equally advocate both accurate and erroneous content. To address this issue, we propose Pensieve, a training-free method that leverages the analogous visual hallucinations, which are induced by images sharing common semantic and appearance characteristics, to mitigate hallucination. Specifically, Pensieve enables MLLMs to retrospect relevant images as references and compare their visual content with the test image via confidence score subtraction. Moreover, our paradigm balances the effects of addressing errors from both the visual and textual branches by adaptively scaling the subtracted scores. Experiments on Whoops, LLaVA Bench, POPE, and MME demonstrate the efficacy of Pensieve in mitigating visual hallucination, surpassing other advanced decoding strategies. Pensieve also aids MLLMs in identifying visual details and enhance the specificity of generated image descriptions.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multi-modal Large Language Models)は、様々な視覚言語タスクにおいて顕著な成功を収めている。 しかし、それらは視覚幻覚に悩まされ、生成した応答は提供された画像から分岐する。 MLLMは幻覚の正確な視覚的手がかりを無視しているか? 我々の調査は、視覚枝が正確かつ誤った内容の両方を同じように主張する可能性があることを明らかにしている。 この問題に対処するために,一般的な意味的特徴と外観的特徴を共有する画像によって誘導される類似の視覚幻覚を利用する学習不要の手法であるPensieveを提案し,幻覚を緩和する。 特に、Pensieveでは、MLLMが関連する画像を参照として振り返り、信頼スコアのサブトラクションを通じて、その視覚内容とテスト画像を比較することができる。 さらに,本パラダイムは,抽出したスコアを適応的にスケーリングすることで,視覚的およびテキスト的両方の分岐からエラーに対処する効果のバランスをとる。 Whoops, LLaVA Bench, POPE, MMEの実験は、Pensieveが視覚幻覚を緩和し、他の高度な復号戦略を上回る効果を示した。 Pensieveはまた、視覚的詳細を識別するMLLMを支援し、生成された画像記述の特異性を高める。

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