論文の概要: LM4LV: A Frozen Large Language Model for Low-level Vision Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15734v1
• Date: Fri, 24 May 2024 17:25:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 13:01:17.393406
• Title: LM4LV: A Frozen Large Language Model for Low-level Vision Tasks
• Title（参考訳）: LM4LV:低レベル視覚タスクのための凍結型大規模言語モデル
• Authors: Boyang Zheng, Jinjin Gu, Shijun Li, Chao Dong,
• Abstract要約: $textbfLM4LV$は、大規模な言語モデルで、マルチモーダルデータや事前データなしで、さまざまな低レベルの視覚タスクを解決できるフレームワークである。 これは低レベルのビジョンにおけるLLMの強い可能性を示し、MLLMと低レベルのビジョンタスクの間のギャップを埋める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.3601306724822
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The success of large language models (LLMs) has fostered a new research trend of multi-modality large language models (MLLMs), which changes the paradigm of various fields in computer vision. Though MLLMs have shown promising results in numerous high-level vision and vision-language tasks such as VQA and text-to-image, no works have demonstrated how low-level vision tasks can benefit from MLLMs. We find that most current MLLMs are blind to low-level features due to their design of vision modules, thus are inherently incapable for solving low-level vision tasks. In this work, we purpose $\textbf{LM4LV}$, a framework that enables a FROZEN LLM to solve a range of low-level vision tasks without any multi-modal data or prior. This showcases the LLM's strong potential in low-level vision and bridges the gap between MLLMs and low-level vision tasks. We hope this work can inspire new perspectives on LLMs and deeper understanding of their mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLMs)の成功は、コンピュータビジョンにおける様々な分野のパラダイムを変える多モード大規模言語モデル(MLLMs)の新たな研究トレンドを生み出している。 MLLMは、VQAやテキスト・トゥ・イメージのような多くの高レベルな視覚および視覚言語タスクにおいて有望な結果を示してきたが、低レベルな視覚タスクがMLLMの利点を如何に発揮できるかを示す研究は行われていない。 その結果,ほとんどのMLLMは視覚モジュールの設計上,低レベルな特徴に欠けており,低レベルな視覚タスクを解くには本質的に不可能であることが判明した。 本研究の目的は、FROZEN LLMがマルチモーダルデータや先行データなしで様々な低レベル視覚タスクを解決できるフレームワークである$\textbf{LM4LV}$である。 これは低レベルのビジョンにおけるLLMの強い可能性を示し、MLLMと低レベルのビジョンタスクの間のギャップを埋める。 この研究がLSMの新たな視点を刺激し、そのメカニズムをより深く理解することを願っている。

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