論文の概要: TalkMosaic: Interactive PhotoMosaic with Multi-modal LLM Q&A Interactions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13941v2
- Date: Wed, 6 Nov 2024 05:05:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 19:50:48.111382
- Title: TalkMosaic: Interactive PhotoMosaic with Multi-modal LLM Q&A Interactions
- Title（参考訳）: TalkMosaic:マルチモーダルLLMQ&Aインタラクションによる対話型フォトモザイク
- Authors: Kevin Li, Fulu Li,
- Abstract要約: 鳥やライオンなどの動物のイメージを構成するために,多種多様な車両の画像を使用する。
オリジナルのカーイメージをTalkMosaicにアップロードすることで、与えられたカーイメージについて質問し、対応する回答を得ることができます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1046873879077794
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We use images of cars of a wide range of varieties to compose an image of an animal such as a bird or a lion for the theme of environmental protection to maximize the information about cars in a single composed image and to raise the awareness about environmental challenges. We present a novel way of image interaction with an artistically-composed photomosaic image, in which a simple operation of "click and display" is used to demonstrate the interactive switch between a tile image in a photomosaic image and the corresponding original car image, which will be automatically saved on the Desktop. We build a multimodal custom GPT named TalkMosaic by incorporating car images information and the related knowledge to ChatGPT. By uploading the original car image to TalkMosaic, we can ask questions about the given car image and get the corresponding answers efficiently and effectively such as where to buy the tire in the car image that satisfies high environmental standards. We give an in-depth analysis on how to speed up the inference of multimodal LLM using sparse attention and quantization techniques with presented probabilistic FlashAttention (PrFlashAttention) and Staircase Adaptive Quantization (SAQ) methods. The implemented prototype demonstrates the feasibility and effectiveness of the presented approach.
- Abstract（参考訳）: 本研究では, 環境保護のテーマとして, 鳥やライオンなどの動物のイメージを構成するために, 幅広い種類の車両の画像を用いて, 合成画像中の車に関する情報を最大化し, 環境問題に対する意識を高める。
本稿では,写真モザイク画像中のタイル画像とそれに対応する原車画像とのインタラクティブな切り替えをデスクトップ上に自動的に保存する「クリック・アンド・ディスプレイ」という簡単な操作を用いて,芸術的に構成されたフォトモザイク画像とのインタラクションを示す。
カーイメージ情報と関連する知識をChatGPTに組み込むことで,TalkMosaicというマルチモーダルカスタムGPTを構築する。
元のカーイメージをTalkMosaicにアップロードすることで、与えられたカーイメージについて質問し、高い環境基準を満たす車イメージのタイヤの購入場所など、効率よく、かつ効果的に回答を得ることができる。
スパースアテンションと量子化技術を用いてマルチモーダル LLM の推論を高速化する方法を,提案した確率的 FlashAttention (PrFlashAttention) 法とStaircase Adaptive Quantization (SAQ) 法を用いて詳細に解析する。
実装されたプロトタイプは,提案手法の有効性と有効性を示す。
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