論文の概要: Img-Diff: Contrastive Data Synthesis for Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04594v2
• Date: Fri, 9 Aug 2024 14:24:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-12 17:49:41.605235
• Title: Img-Diff: Contrastive Data Synthesis for Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: Img-Diff:マルチモーダル大言語モデルのためのコントラストデータ合成
• Authors: Qirui Jiao, Daoyuan Chen, Yilun Huang, Yaliang Li, Ying Shen,
• Abstract要約: 本研究は,MLLMにおけるきめ細かい画像認識を強化するために,Img-Diffという新しいデータセットを提案する。 類似画像間のオブジェクト差を解析することにより、マッチングと異なるコンポーネントの両方を識別するモデルに挑戦する。 我々は、安定拡散XLモデルと高度な画像編集技術を用いて、オブジェクト置換をハイライトする類似画像のペアを作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.57246173437492
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-performance Multimodal Large Language Models (MLLMs) rely heavily on data quality. This study introduces a novel dataset named Img-Diff, designed to enhance fine-grained image recognition in MLLMs by leveraging insights from contrastive learning and image difference captioning. By analyzing object differences between similar images, we challenge models to identify both matching and distinct components. We utilize the Stable-Diffusion-XL model and advanced image editing techniques to create pairs of similar images that highlight object replacements. Our methodology includes a Difference Area Generator for object differences identifying, followed by a Difference Captions Generator for detailed difference descriptions. The result is a relatively small but high-quality dataset of "object replacement" samples. We use the the proposed dataset to finetune state-of-the-art (SOTA) MLLMs such as MGM-7B, yielding comprehensive improvements of performance scores over SOTA models that trained with larger-scale datasets, in numerous image difference and Visual Question Answering tasks. For instance, our trained models notably surpass the SOTA models GPT-4V and Gemini on the MMVP benchmark. Besides, we investigate alternative methods for generating image difference data through "object removal" and conduct a thorough evaluation to confirm the dataset's diversity, quality, and robustness, presenting several insights on the synthesis of such a contrastive dataset. To encourage further research and advance the field of multimodal data synthesis and enhancement of MLLMs' fundamental capabilities for image understanding, we release our codes and dataset at https://github.com/modelscope/data-juicer/tree/ImgDiff.
• Abstract（参考訳）: 高性能マルチモーダル大言語モデル(MLLM)はデータ品質に大きく依存している。 本研究は,コントラスト学習と画像差分キャプションからの洞察を活用することで,MLLMの微細な画像認識を向上させるための新しいデータセットImg-Diffを提案する。 類似画像間のオブジェクト差を解析することにより、マッチングと異なるコンポーネントの両方を識別するモデルに挑戦する。 我々は、安定拡散XLモデルと高度な画像編集技術を用いて、オブジェクト置換をハイライトする類似画像のペアを作成する。 本手法は,オブジェクトの差分識別のための差分領域生成器と,詳細な差分記述のための差分容量生成器を含む。 その結果、比較的小さいが高品質な"オブジェクト置換"サンプルデータセットが得られた。 提案したデータセットを用いて、MGM-7Bのような最先端(SOTA)MLLMを微調整し、大規模なデータセットでトレーニングされたSOTAモデルに対して、多数の画像差分と視覚質問応答タスクにおいて、パフォーマンススコアを総合的に改善する。 例えば、トレーニングされたモデルは、MMVPベンチマークで、特にSOTAモデル GPT-4V と Gemini を上回ります。 さらに,「オブジェクト除去」による画像差分データ生成の代替手法について検討し,データセットの多様性,品質,堅牢性を確認するための徹底的な評価を行い,このような対照的なデータセットの合成に関するいくつかの知見を提示する。 画像理解のためのマルチモーダルデータ合成とMLLMの基本的な機能強化のさらなる研究と推進のために、私たちはコードとデータセットをhttps://github.com/modelscope/data-juicer/tree/ImgDiffでリリースします。

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