論文の概要: Auto-Encoding Morph-Tokens for Multimodal LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01926v1
• Date: Fri, 3 May 2024 08:43:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 13:25:40.818955
• Title: Auto-Encoding Morph-Tokens for Multimodal LLM
• Title（参考訳）: マルチモーダルLCMのための自動符号化方式
• Authors: Kaihang Pan, Siliang Tang, Juncheng Li, Zhaoyu Fan, Wei Chow, Shuicheng Yan, Tat-Seng Chua, Yueting Zhuang, Hanwang Zhang,
• Abstract要約: そこで本稿では,MLLMにテキスト生成を指示する視覚的プロンプトとして機能する。 実験により、モルヒネはマルチモーダル理解と生成を同時に行うための新しいSOTAを実現できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 151.2618346912529
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For multimodal LLMs, the synergy of visual comprehension (textual output) and generation (visual output) presents an ongoing challenge. This is due to a conflicting objective: for comprehension, an MLLM needs to abstract the visuals; for generation, it needs to preserve the visuals as much as possible. Thus, the objective is a dilemma for visual-tokens. To resolve the conflict, we propose encoding images into morph-tokens to serve a dual purpose: for comprehension, they act as visual prompts instructing MLLM to generate texts; for generation, they take on a different, non-conflicting role as complete visual-tokens for image reconstruction, where the missing visual cues are recovered by the MLLM. Extensive experiments show that morph-tokens can achieve a new SOTA for multimodal comprehension and generation simultaneously. Our project is available at https://github.com/DCDmllm/MorphTokens.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルLLMでは、視覚的理解(テキスト出力)と生成(視覚出力)の相乗効果が進行中の課題である。 これは矛盾する目的によるもので、理解するためには、MLLMは視覚を抽象化する必要がある。 したがって、目的は視覚障害者のためのジレンマである。 コンフリクトを解決するために,画像をモルモットに符号化して2つの目的を果たすことを提案する。理解のために,MLLMにテキストを生成するように指示する視覚的プロンプトとして機能し,生成するためには,欠落した視覚的手がかりがMLLMによって復元される画像再構成のための完全な視覚的トークンとして,異なる非複雑な役割を担っている。 大規模な実験により、モルヒネはマルチモーダル理解と生成を同時に行うための新しいSOTAを実現できることが示された。 私たちのプロジェクトはhttps://github.com/DCDmllm/MorphTokens.comで利用可能です。

関連論文リスト

• PIP-MM: Pre-Integrating Prompt Information into Visual Encoding via Existing MLLM Structures [5.513631883813244]
  既存のMLLMのモジュールを用いて,textbfPre-textbfIntegratestextbfPromptを視覚符号化プロセスに組み込むフレームワークを提案する。 我々のモデルは、視覚トークンの半分を減らしても優れた世代を維持している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T15:05:17Z)
• Paying More Attention to Image: A Training-Free Method for Alleviating Hallucination in LVLMs [14.381188702947949]
  LVLM(Large Vision-Language Models)は、主に視覚エンコーダのイメージ特徴とLLM(Large Language Models)を連携させて、その優れたテキスト生成能力を活用する。 このLVLMの不均衡は幻覚の原因となる可能性がある。 本稿では,画像理解と言語推論の平衡点を求める学習自由アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-31T17:46:57Z)
• TokenPacker: Efficient Visual Projector for Multimodal LLM [37.1071749188282]
  ビジュアルプロジェクタは、ビジュアルエンコーダとLarge Language Model(LLM)の間に必須のブリッジとして機能する。 本稿では,密集した特徴を注入して凝縮した視覚トークンを生成するために,粗く細かなスキームを取り入れた新しいビジュアルプロジェクタを提案する。 我々のアプローチでは、ビジュアルトークンを75%89%圧縮し、多様なベンチマークで同等またはさらに優れたパフォーマンスを実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T16:10:55Z)
• Towards Semantic Equivalence of Tokenization in Multimodal LLM [149.11720372278273]
  視覚トークン化は、視覚と言語間のセマンティックアライメントに不可欠である。 本稿では,新しい動的セマンティック等価ビジョントケナイザ(SeTok)を提案する。 SeTokは動的クラスタリングアルゴリズムを通じて、視覚的特徴をセマンティックユニットにグループ化する。 結果として得られる視覚トークンは意味的整合性を効果的に保持し、低周波と高周波の両方の視覚特徴をキャプチャする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T17:55:43Z)
• Unified Language-Vision Pretraining in LLM with Dynamic Discrete Visual Tokenization [52.935150075484074]
  非言語的なイメージを外国語のような個別のトークン列に変換するために、よく設計されたビジュアルトークン化器を導入する。 結果として得られる視覚トークンは、単語に相応しいハイレベルな意味論を含み、画像から変化する動的シーケンス長もサポートする。 この統合によりLaVITは、マルチモーダルコンテンツの理解と生成を同時に行うための印象的な汎用インターフェースとして機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-09T03:01:38Z)
• BuboGPT: Enabling Visual Grounding in Multi-Modal LLMs [101.50522135049198]
  BuboGPTはマルチモーダルなLLMで、視覚、音声、言語間の相互対話を行うことができる。 1)文中のエンティティを抽出し、画像中の対応するマスクを見つけるSAMに基づく、市販のビジュアルグラウンドモジュール。 実験の結果,BuboGPTは人間との相互作用において,印象的なマルチモーダル理解と視覚的接地能力を実現することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T15:51:47Z)
• SPAE: Semantic Pyramid AutoEncoder for Multimodal Generation with Frozen LLMs [124.29233620842462]
  画像やビデオなどの非言語的モダリティを含む理解タスクと生成タスクを,凍結したLLMで実現するためのSPAEを導入する。 結果として得られる語彙トークンは、意味的意味と視覚的再構成に必要な細部の両方をキャプチャする。 提案手法は,凍結したLCMが画像理解タスクの最先端性能を25%以上越えながら,画像コンテンツを生成できるようにする試みとして,初めて成功した試みである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-30T17:59:07Z)
• Leveraging per Image-Token Consistency for Vision-Language Pre-training [52.825150269820696]
  クロスモーダルマスク言語モデリング(CMLM)は視覚言語事前学習には不十分である。 視覚言語事前学習のためのEPIC(Leveraging Per Image-Token Consistency)を提案する。 提案手法は, 事前学習法と容易に組み合わせることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-20T12:10:53Z)

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。