論文の概要: Auto Cherry-Picker: Learning from High-quality Generative Data Driven by Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.20085v1
• Date: Fri, 28 Jun 2024 17:53:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-01 16:01:13.061444
• Title: Auto Cherry-Picker: Learning from High-quality Generative Data Driven by Language
• Title（参考訳）: Auto Cherry-Picker: 言語によって駆動される高品質な生成データから学ぶ
• Authors: Yicheng Chen, Xiangtai Li, Yining Li, Yanhong Zeng, Jianzong Wu, Xiangyu Zhao, Kai Chen,
• Abstract要約: 拡散に基づくモデルは、様々なレイアウトで高品質な画像を生成する大きな可能性を示している。 本稿では,高品質なマルチモーダルトレーニング例を生成する新しいフレームワークであるAuto Cherry-Pickerを紹介する。 特に,合成レイアウトと画像スコア(CLIS, Composite Layout and Image Score)を新たに提案し,生成した画像の公平な評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.40908753726324
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion-based models have shown great potential in generating high-quality images with various layouts, which can benefit downstream perception tasks. However, a fully automatic layout generation driven only by language and a suitable metric for measuring multiple generated instances has not been well explored. In this work, we present Auto Cherry-Picker (ACP), a novel framework that generates high-quality multi-modal training examples to augment perception and multi-modal training. Starting with a simple list of natural language concepts, we prompt large language models (LLMs) to generate a detailed description and design reasonable layouts. Next, we use an off-the-shelf text-to-image model to generate multiple images. Then, the generated data are refined using a comprehensively designed metric to ensure quality. In particular, we present a new metric, Composite Layout and Image Score (CLIS), to evaluate the generated images fairly. Our synthetic high-quality examples boost performance in various scenarios by customizing the initial concept list, especially in addressing challenges associated with long-tailed distribution and imbalanced datasets. Experiment results on downstream tasks demonstrate that Auto Cherry-Picker can significantly improve the performance of existing models. In addition, we have thoroughly investigated the correlation between CLIS and performance gains in downstream tasks, and we find that a better CLIS score results in better performance. This finding shows the potential for evaluation metrics as the role for various visual perception and MLLM tasks. Code will be available.
• Abstract（参考訳）: 拡散に基づくモデルは、様々なレイアウトで高品質な画像を生成する大きな可能性を示しており、下流の知覚タスクに役立てることができる。 しかし、言語のみによって駆動される完全な自動レイアウト生成と、複数の生成されたインスタンスを測定するための適切なメトリクスは、十分に研究されていない。 本稿では、知覚とマルチモーダルトレーニングを増強するための高品質なマルチモーダルトレーニング例を生成する新しいフレームワークであるAuto Cherry-Picker(ACP)を紹介する。 自然言語の概念の簡単なリストから始めると、我々は大規模言語モデル(LLM)に詳細な記述と設計の合理的なレイアウトを生成するよう促す。 次に、オフザシェルフテキスト・ツー・イメージモデルを用いて複数の画像を生成する。 そして、生成されたデータを包括的に設計したメトリクスで精査し、品質を保証する。 特に,合成レイアウトと画像スコア(CLIS, Composite Layout and Image Score)を新たに提案し,生成した画像の公平な評価を行う。 我々の総合的な高品質な例は、初期概念リストをカスタマイズすることで、様々なシナリオにおけるパフォーマンスを向上させ、特に長い尾の分布と不均衡なデータセットに関連する課題に対処する。 下流タスクの実験結果は、Auto Cherry-Pickerが既存のモデルの性能を大幅に改善できることを示している。 さらに、下流タスクにおけるCLISとパフォーマンス向上の関係を徹底的に検討した結果、より優れたCLISスコアがより良いパフォーマンスをもたらすことが判明した。 この結果は、様々な視覚知覚とMLLMタスクの役割を果たす評価指標の可能性を示している。 コードは利用可能です。

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