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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04594v3
• Date: Thu, 19 Dec 2024 11:04:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:28:27.396988
• 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, Bolin Ding, Yaliang Li, Ying Shen,
• Abstract要約: コントラスト学習と画像差分キャプションにインスパイアされた新しいデータ合成手法を提案する。 私たちのキーとなるアイデアは、マッチングと異なる要素の両方を識別するためにモデルに挑戦することです。 我々は、この生成されたデータセットを利用して、最先端(SOTA)MLLMを微調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.439311430360284
• License:
• Abstract: High-performance Multimodal Large Language Models (MLLMs) are heavily dependent on data quality. To advance fine-grained image recognition within MLLMs, we introduce a novel data synthesis method inspired by contrastive learning and image difference captioning. Our key idea involves challenging the model to discern both matching and distinct elements by scrutinizing object differences in detailed regions across similar images. We begin by generating pairs of similar images that emphasize object variations. Following this, we employ a Difference Area Generator to pinpoint object differences, and subsequently, a Difference Captions Generator to articulate these differences. This process results in a high-quality dataset of "object replacement" samples, termed Img-Diff, which can be scaled as needed due to its automated nature. We leverage this generated dataset to fine-tune state-of-the-art (SOTA) MLLMs, such as InternVL2, achieving substantial improvements across various image difference and Visual Question Answering tasks. Notably, the trained models significantly outperform existing SOTA models like GPT-4V and Gemini on the MMVP benchmark. Additionally, we conduct comprehensive evaluations to validate the dataset's diversity, quality, and robustness, offering several insights into the synthesis of such contrastive datasets. We release our codes and dataset to encourage further research on multimodal data synthesis and MLLMs' fundamental capabilities for image understanding.
• Abstract（参考訳）: 高性能マルチモーダル言語モデル(MLLM)はデータ品質に大きく依存する。 MLLM内でのきめ細かい画像認識を促進するために,コントラスト学習と画像差分キャプションに着想を得た新しいデータ合成手法を提案する。 我々のキーとなるアイデアは、類似した画像にまたがる詳細領域のオブジェクト差を精査することで、マッチング要素と異なる要素の両方を識別するモデルに挑戦することである。 まず、オブジェクトのバリエーションを強調する類似したイメージのペアを生成する。 次に、差分領域生成器を用いてオブジェクトの差分をピンポイントし、その後、差分容量生成器を用いてこれらの差分を明示する。 このプロセスにより、Img-Diffと呼ばれる高品質な「オブジェクト置換」サンプルデータセットが作成され、自動化された性質のために必要に応じてスケールすることができる。 InternVL2のようなSOTA(State-of-the-art)MLLMにこの生成されたデータセットを活用し、様々な画像差分や視覚質問応答タスクで大幅に改善する。 特に、トレーニングされたモデルは、MMVPベンチマークにおいて、GPT-4VやGeminiのような既存のSOTAモデルよりも大幅に優れています。 さらに、データセットの多様性、品質、堅牢性を検証するために包括的な評価を行い、このような対照的なデータセットの合成に関する洞察を提供する。 画像理解のためのマルチモーダルデータ合成とMLLMの基本機能に関するさらなる研究を促進するため、コードとデータセットをリリースする。

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