論文の概要: Removing Distributional Discrepancies in Captions Improves Image-Text Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00905v1
• Date: Tue, 1 Oct 2024 17:50:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 00:19:53.320967
• Title: Removing Distributional Discrepancies in Captions Improves Image-Text Alignment
• Title（参考訳）: 画像テキストアライメントを改善するキャプションにおける分布差の除去
• Authors: Yuheng Li, Haotian Liu, Mu Cai, Yijun Li, Eli Shechtman, Zhe Lin, Yong Jae Lee, Krishna Kumar Singh,
• Abstract要約: 画像テキストアライメントの予測を改善するためのモデルを提案する。 このアプローチでは、アライメントタスクのための高品質なトレーニングデータセットの生成に重点を置いています。 また,テキストアライメントに基づくテキスト・ツー・イメージ・モデルによる画像のランク付けにより,本モデルの適用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.31530836622694
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a model designed to improve the prediction of image-text alignment, targeting the challenge of compositional understanding in current visual-language models. Our approach focuses on generating high-quality training datasets for the alignment task by producing mixed-type negative captions derived from positive ones. Critically, we address the distribution imbalance between positive and negative captions to ensure that the alignment model does not depend solely on textual information but also considers the associated images for predicting alignment accurately. By creating this enhanced training data, we fine-tune an existing leading visual-language model to boost its capability in understanding alignment. Our model significantly outperforms current top-performing methods across various datasets. We also demonstrate the applicability of our model by ranking the images generated by text-to-image models based on text alignment. Project page: \url{https://yuheng-li.github.io/LLaVA-score/}
• Abstract（参考訳）: 本稿では,現在の視覚言語モデルにおける構成的理解の課題を対象として,画像テキストアライメントの予測を改善するためのモデルを提案する。 提案手法は,アライメントタスクのための高品質なトレーニングデータセットの生成に重点を置いている。 批判的に、アライメントモデルがテキスト情報にのみ依存せず、アライメントを正確に予測するための関連画像も考慮するように、正と負のキャプション間の分布不均衡に対処する。 この強化されたトレーニングデータを作成することで、既存の先進的な視覚言語モデルを微調整して、アライメントを理解する能力を高めます。 我々のモデルは、様々なデータセットにおいて、現在のトップパフォーマンスメソッドよりも大幅に優れています。 また,テキストアライメントに基づくテキスト・ツー・イメージ・モデルによる画像のランク付けにより,本モデルの適用性を示す。 プロジェクトページ: \url{https://yuheng-li.github.io/LLaVA-score/}

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