論文の概要: SEED-X: Multimodal Models with Unified Multi-granularity Comprehension and Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14396v1
• Date: Mon, 22 Apr 2024 17:56:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 12:58:23.875808
• Title: SEED-X: Multimodal Models with Unified Multi-granularity Comprehension and Generation
• Title（参考訳）: SEED-X:統一された多粒度理解と生成を伴うマルチモーダルモデル
• Authors: Yuying Ge, Sijie Zhao, Jinguo Zhu, Yixiao Ge, Kun Yi, Lin Song, Chen Li, Xiaohan Ding, Ying Shan,
• Abstract要約: 統一的で汎用的な基礎モデル、すなわちSEED-Xを提案する。 SEED-Xは、理解および生成タスクのための多粒度視覚意味論をモデル化することができる。 我々の研究が、現実世界のアプリケーションで多目的なマルチモーダル基盤モデルによって達成できるものについて、将来の研究に刺激を与えることを期待しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.392147185793476
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid evolution of multimodal foundation model has demonstrated significant progresses in vision-language understanding and generation, e.g., our previous work SEED-LLaMA. However, there remains a gap between its capability and the real-world applicability, primarily due to the model's limited capacity to effectively respond to various user instructions and interact with diverse visual data. In this work, we focus on bridging this gap through integrating two enhanced features: (1) comprehending images of arbitrary sizes and ratios, and (2) enabling multi-granularity image generation. We present a unified and versatile foundation model, namely, SEED-X, which is able to model multi-granularity visual semantics for comprehension and generation tasks. Besides the competitive results on public benchmarks, SEED-X demonstrates its effectiveness in handling real-world applications across various domains after instruction tuning. We hope that our work will inspire future research into what can be achieved by versatile multimodal foundation models in real-world applications. The models, codes, and datasets will be released in https://github.com/AILab-CVC/SEED-X.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル基礎モデルの急速な進化は、視覚言語理解と生成において、例えば、我々の以前のSEED-LLaMAのような大きな進歩を示している。 しかし、その能力と現実の応用性の間には、主にモデルが様々なユーザ命令に効果的に対応し、多様な視覚データと対話する能力に制限があるため、ギャップが残っている。 本研究では,(1)任意の大きさと比率の画像を解釈し,(2)多彩度画像生成を可能にする2つの機能を統合することにより,このギャップを埋めることに集中する。 我々は,多粒度視覚的意味論を理解・生成タスクのためにモデル化可能な,統一的で汎用的な基礎モデルSEED-Xを提案する。 公開ベンチマークの競合結果に加えて、SEED-Xは命令チューニング後の様々な領域にわたる実世界のアプリケーション処理の有効性を示す。 我々の研究が、現実世界のアプリケーションで多目的なマルチモーダル基盤モデルによって達成できるものについて、将来の研究に刺激を与えることを期待しています。 モデル、コード、データセットはhttps://github.com/AILab-CVC/SEED-Xで公開される。

関連論文リスト

• Learning Multimodal Latent Generative Models with Energy-Based Prior [3.6648642834198797]
  EBMに潜時生成モデルを統合する新しいフレームワークを提案する。 このアプローチは、より表現力があり、情報的であり、複数のモダリティにまたがる情報のより良いキャプチャをもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T01:38:26Z)
• Multi-Modal Generative AI: Multi-modal LLM, Diffusion and Beyond [48.43910061720815]
  マルチモーダル生成AIは、学術と産業の両方で注目を集めている。 理解と生成の両方に統一されたモデルを持つことは可能か?
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T13:16:09Z)
• Veagle: Advancements in Multimodal Representation Learning [0.0]
  本稿では,既存モデルのマルチモーダル能力を向上するための新しいアプローチを提案する。 提案したモデルであるVeagleは、以前の作品の成功と洞察にインスパイアされたユニークなメカニズムを取り入れています。 以上の結果から,Veagleは既存のモデルよりも優れた性能を示し,性能は5-6%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-18T12:45:25Z)
• Generative Multimodal Models are In-Context Learners [60.50927925426832]
  我々は37億のパラメータを持つ生成的マルチモーダルモデルであるEmu2を紹介し、大規模マルチモーダルシーケンスで訓練する。 Emu2は、マルチモーダルなインコンテキスト学習能力を示し、オンザフライ推論を必要とするタスクを解決しようとさえしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-20T18:59:58Z)
• SPHINX: The Joint Mixing of Weights, Tasks, and Visual Embeddings for Multi-modal Large Language Models [86.478087039015]
  モデル重み、チューニングタスク、視覚埋め込みを併用した多目的多モード大言語モデル(MLLM)を提案する。 提案したジョイントミキシングに基づいて,高解像度画像のきめ細かい外観をより正確に捉えるための効率的な手法を提案する。 今後のMLLM研究におけるジョイントミキシングの探求に光を当てることを願っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T18:59:47Z)
• StableLLaVA: Enhanced Visual Instruction Tuning with Synthesized Image-Dialogue Data [129.92449761766025]
  本稿では,視覚的インストラクションチューニングのための画像と対話を同期的に合成する新しいデータ収集手法を提案する。 このアプローチは生成モデルのパワーを活用し、ChatGPTとテキスト・ツー・イメージ生成モデルの能力とを結合する。 本研究は,各種データセットを対象とした総合的な実験を含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-20T12:43:52Z)
• UniDiff: Advancing Vision-Language Models with Generative and Discriminative Learning [86.91893533388628]
  本稿では、画像テキストコントラスト学習(ITC)、テキスト条件付き画像合成学習(IS)、相互意味整合性モデリング(RSC)を統合した統合マルチモーダルモデルUniDiffを提案する。 UniDiffはマルチモーダル理解と生成タスクの両方において汎用性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T15:39:38Z)

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。