論文の概要: A Survey on Vision Autoregressive Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08666v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 14:59:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:09:26.046688
• Title: A Survey on Vision Autoregressive Model
• Title（参考訳）: 視覚自己回帰モデルに関する調査
• Authors: Kai Jiang, Jiaxing Huang,
• Abstract要約: 自然言語処理(NLP)における自己回帰モデルの性能を実証した NLP分野での顕著な成功にインスパイアされた自己回帰モデルは、近年コンピュータビジョンにおいて集中的に研究されている。 本稿では,既存の手法の分類学の発展を含む,視覚自己回帰モデルに関する体系的なレビューを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.042485771127346
• License:
• Abstract: Autoregressive models have demonstrated great performance in natural language processing (NLP) with impressive scalability, adaptability and generalizability. Inspired by their notable success in NLP field, autoregressive models have been intensively investigated recently for computer vision, which perform next-token predictions by representing visual data as visual tokens and enables autoregressive modelling for a wide range of vision tasks, ranging from visual generation and visual understanding to the very recent multimodal generation that unifies visual generation and understanding with a single autoregressive model. This paper provides a systematic review of vision autoregressive models, including the development of a taxonomy of existing methods and highlighting their major contributions, strengths, and limitations, covering various vision tasks such as image generation, video generation, image editing, motion generation, medical image analysis, 3D generation, robotic manipulation, unified multimodal generation, etc. Besides, we investigate and analyze the latest advancements in autoregressive models, including thorough benchmarking and discussion of existing methods across various evaluation datasets. Finally, we outline key challenges and promising directions for future research, offering a roadmap to guide further advancements in vision autoregressive models.
• Abstract（参考訳）: 自己回帰モデルは、優れたスケーラビリティ、適応性、一般化性を備えた自然言語処理(NLP)において、優れた性能を示している。 視覚データを視覚トークンとして表現し、視覚生成や視覚理解から、視覚生成と1つの自己回帰モデルで理解を統一する最新のマルチモーダル世代に至るまで、幅広い視覚タスクに対する自己回帰モデリングを可能にする。 本稿では,既存の手法の分類学の発展と,その主な貢献,強み,限界を明らかにすること,画像生成,映像生成,画像編集,運動生成,医用画像解析,3D生成,ロボット操作,統合マルチモーダル生成などのビジョンタスクを網羅する,視覚自己回帰モデルについて,体系的に検討する。 さらに, 各種評価データセットにおける既存手法の詳細なベンチマークや検討を含む, 自己回帰モデルの最新動向を調査し, 分析する。 最後に、今後の研究において重要な課題と有望な方向性を概説し、視覚自己回帰モデルにおけるさらなる進歩を導くロードマップを提供する。

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