論文の概要: ANCHOR: LLM-driven News Subject Conditioning for Text-to-Image Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10141v1
- Date: Mon, 15 Apr 2024 21:19:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 18:51:25.398352
- Title: ANCHOR: LLM-driven News Subject Conditioning for Text-to-Image Synthesis
- Title（参考訳）: ANCHOR: テキスト・画像合成のためのLLM駆動ニューズ・サブジェクト・コンディショニング
- Authors: Aashish Anantha Ramakrishnan, Sharon X. Huang, Dongwon Lee,
- Abstract要約: 我々は,5つの異なるメディア組織から得られた70K以上のサンプルを含む,高レベルのcOntext Representationデータセットを用いた抽象ニュースキャプションを紹介する。
提案手法は,LLM生成した被写体重みを利用して,合成画像中の重要被写体を選択的に表現し,拡張するものである。
また、ANCHORの現在のT2Iベースラインよりも優れたカスタムドメインファインチューニングにより、ニュース画像やキャプションのドメイン分布にも適応する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.066100464517522
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Text-to-Image (T2I) Synthesis has made tremendous strides in enhancing synthesized image quality, but current datasets evaluate model performance only on descriptive, instruction-based prompts. Real-world news image captions take a more pragmatic approach, providing high-level situational and Named-Entity (NE) information and limited physical object descriptions, making them abstractive. To evaluate the ability of T2I models to capture intended subjects from news captions, we introduce the Abstractive News Captions with High-level cOntext Representation (ANCHOR) dataset, containing 70K+ samples sourced from 5 different news media organizations. With Large Language Models (LLM) achieving success in language and commonsense reasoning tasks, we explore the ability of different LLMs to identify and understand key subjects from abstractive captions. Our proposed method Subject-Aware Finetuning (SAFE), selects and enhances the representation of key subjects in synthesized images by leveraging LLM-generated subject weights. It also adapts to the domain distribution of news images and captions through custom Domain Fine-tuning, outperforming current T2I baselines on ANCHOR. By launching the ANCHOR dataset, we hope to motivate research in furthering the Natural Language Understanding (NLU) capabilities of T2I models.
- Abstract（参考訳）: テキスト・トゥ・イメージ(T2I)合成は、合成画像の品質向上に大きく貢献しているが、現在のデータセットは、記述的、命令ベースのプロンプトにのみモデル性能を評価する。
実世界のニュース画像キャプションは、より現実的なアプローチをとり、高レベルな状況と名前付きエンティティ(NE)情報と限定された物理的オブジェクト記述を提供し、それらを抽象的にする。
ニュースキャプションから対象物を抽出するT2Iモデルの有効性を評価するために,5つの異なるニュースメディア組織から得られた70K以上のサンプルを含む,高レベルcOntext Representation (ANCHOR)データセットを用いた抽象ニュースキャプションを導入した。
本稿では,Large Language Models (LLM) が言語および常識推論タスクで成功を収めることによって,LLMが抽象的なキャプションから重要な主題を識別し,理解する能力について考察する。
提案手法は,LLM生成した被写体重みを利用して,合成画像中の重要被写体を選択的に表現し,拡張するものである。
また、ANCHORの現在のT2Iベースラインよりも優れたカスタムドメインファインチューニングにより、ニュース画像やキャプションのドメイン分布にも適応する。
ANCHORデータセットをローンチすることで、T2Iモデルの自然言語理解(NLU)機能を強化する研究を動機付けたいと思っています。
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