論文の概要: Towards Unifying Understanding and Generation in the Era of Vision Foundation Models: A Survey from the Autoregression Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22217v2
• Date: Wed, 30 Oct 2024 17:51:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:27:56.183612
• Title: Towards Unifying Understanding and Generation in the Era of Vision Foundation Models: A Survey from the Autoregression Perspective
• Title（参考訳）: ビジョンファウンデーションモデルにおける理解と生成の統一に向けて:自己回帰の視点から
• Authors: Shenghao Xie, Wenqiang Zu, Mingyang Zhao, Duo Su, Shilong Liu, Ruohua Shi, Guoqi Li, Shanghang Zhang, Lei Ma,
• Abstract要約: 本稿では、最近の進歩を概観し、自己回帰的視覚基盤モデルの将来的な方向性について論じる。 我々は,次世代の視覚基礎モデルのトレンドを提示し,視覚タスクの理解と生成を統一する。 我々は、自己回帰的視覚基盤モデルを、その視覚トークン化剤と自己回帰バックボーンから分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.527120945663725
• License:
• Abstract: Autoregression in large language models (LLMs) has shown impressive scalability by unifying all language tasks into the next token prediction paradigm. Recently, there is a growing interest in extending this success to vision foundation models. In this survey, we review the recent advances and discuss future directions for autoregressive vision foundation models. First, we present the trend for next generation of vision foundation models, i.e., unifying both understanding and generation in vision tasks. We then analyze the limitations of existing vision foundation models, and present a formal definition of autoregression with its advantages. Later, we categorize autoregressive vision foundation models from their vision tokenizers and autoregression backbones. Finally, we discuss several promising research challenges and directions. To the best of our knowledge, this is the first survey to comprehensively summarize autoregressive vision foundation models under the trend of unifying understanding and generation. A collection of related resources is available at https://github.com/EmmaSRH/ARVFM.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)における自己回帰は、すべての言語タスクを次のトークン予測パラダイムに統合することで、素晴らしいスケーラビリティを示しています。 近年、この成功をビジョンファウンデーションモデルに拡張することへの関心が高まっている。 本稿では,近年の進歩を概観し,自己回帰的視覚基盤モデルの今後の方向性について論じる。 まず,次世代の視覚基盤モデル,すなわち視覚タスクの理解と生成を統一する傾向を示す。 次に,既存の視覚基盤モデルの限界を分析し,その利点を活かした自己回帰の形式的定義を示す。 後述する自己回帰的視覚基盤モデルは、その視覚トークン化剤と自己回帰バックボーンから分類する。 最後に,いくつかの有望な研究課題と方向性について論じる。 我々の知る限りでは、統一された理解と生成の傾向の下で自己回帰的視覚基盤モデルを包括的に要約する最初の調査である。 関連するリソースのコレクションはhttps://github.com/EmmaSRH/ARVFMで公開されている。

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