論文の概要: Autoregressive Models in Vision: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05902v1
- Date: Fri, 08 Nov 2024 17:15:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-12 14:12:11.693246
- Title: Autoregressive Models in Vision: A Survey
- Title（参考訳）: 視覚における自己回帰モデル:調査
- Authors: Jing Xiong, Gongye Liu, Lun Huang, Chengyue Wu, Taiqiang Wu, Yao Mu, Yuan Yao, Hui Shen, Zhongwei Wan, Jinfa Huang, Chaofan Tao, Shen Yan, Huaxiu Yao, Lingpeng Kong, Hongxia Yang, Mi Zhang, Guillermo Sapiro, Jiebo Luo, Ping Luo, Ngai Wong,
- Abstract要約: 本調査は、視覚に適用される自己回帰モデルに関する文献を包括的に調査する。
視覚的自己回帰モデルを,画素ベース,トークンベース,スケールベースを含む3つの一般的なサブカテゴリに分割する。
本稿では,画像生成,映像生成,3D生成,マルチモーダル生成など,コンピュータビジョンにおける自己回帰モデルの多面的分類を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 119.23742136065307
- License:
- Abstract: Autoregressive modeling has been a huge success in the field of natural language processing (NLP). Recently, autoregressive models have emerged as a significant area of focus in computer vision, where they excel in producing high-quality visual content. Autoregressive models in NLP typically operate on subword tokens. However, the representation strategy in computer vision can vary in different levels, \textit{i.e.}, pixel-level, token-level, or scale-level, reflecting the diverse and hierarchical nature of visual data compared to the sequential structure of language. This survey comprehensively examines the literature on autoregressive models applied to vision. To improve readability for researchers from diverse research backgrounds, we start with preliminary sequence representation and modeling in vision. Next, we divide the fundamental frameworks of visual autoregressive models into three general sub-categories, including pixel-based, token-based, and scale-based models based on the strategy of representation. We then explore the interconnections between autoregressive models and other generative models. Furthermore, we present a multi-faceted categorization of autoregressive models in computer vision, including image generation, video generation, 3D generation, and multi-modal generation. We also elaborate on their applications in diverse domains, including emerging domains such as embodied AI and 3D medical AI, with about 250 related references. Finally, we highlight the current challenges to autoregressive models in vision with suggestions about potential research directions. We have also set up a Github repository to organize the papers included in this survey at: \url{https://github.com/ChaofanTao/Autoregressive-Models-in-Vision-Survey}.
- Abstract（参考訳）: 自己回帰モデリングは自然言語処理(NLP)の分野で大きな成功を収めてきた。
近年、自己回帰モデルはコンピュータビジョンにおける重要な領域として登場し、高品質な視覚コンテンツを制作することに長けている。
NLPの自己回帰モデルは、通常、サブワードトークンで機能する。
しかし、コンピュータビジョンにおける表現戦略は、ピクセルレベル、トークンレベル、スケールレベルなど、言語のシーケンシャルな構造に比べて多様で階層的な視覚データの性質を反映している。
本調査は、視覚に適用される自己回帰モデルに関する文献を包括的に調査する。
多様な研究背景から研究者の読みやすさを向上させるため、視覚における事前シーケンス表現とモデリングから始める。
次に,視覚自己回帰モデルの基本フレームワークを,表現戦略に基づく画素ベース,トークンベース,スケールベースモデルを含む3つの一般的なサブカテゴリに分割する。
次に、自己回帰モデルと他の生成モデルとの相互接続について検討する。
さらに,画像生成,映像生成,3D生成,マルチモーダル生成など,コンピュータビジョンにおける自己回帰モデルの多面的分類を提案する。
私たちはまた、エンボディAIや3D医療AIといった新興ドメインを含む、さまざまなドメインにおけるそれらの応用について、約250の関連資料で詳しく説明します。
最後に、視覚における自己回帰モデルに対する現在の課題について、潜在的研究の方向性について提案する。
この調査に含まれる論文を整理するためにGithubリポジトリもセットアップした。 \url{https://github.com/ChaofanTao/Autoregressive-Models-in-Vision-Survey}。
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