論文の概要: X-Prompt: Towards Universal In-Context Image Generation in Auto-Regressive Vision Language Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01824v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 18:59:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:51:12.204898
• Title: X-Prompt: Towards Universal In-Context Image Generation in Auto-Regressive Vision Language Foundation Models
• Title（参考訳）: X-Prompt: 自己回帰視覚言語基礎モデルにおけるユニバーサルインコンテキスト画像生成を目指して
• Authors: Zeyi Sun, Ziyang Chu, Pan Zhang, Tong Wu, Xiaoyi Dong, Yuhang Zang, Yuanjun Xiong, Dahua Lin, Jiaqi Wang,
• Abstract要約: インコンテキスト生成は、大規模言語モデル(LLM)のオープンタスク一般化機能の重要なコンポーネントである。 X-Promptは純粋に自動回帰型の大規模言語モデルであり、画像生成タスクと見えないタスクの両方で、幅広いパフォーマンスを提供するように設計されている。 テキストと画像の予測を統一したトレーニングタスクにより、X-Promptは、テキスト内の例からタスク認識を強化して、一般的な画像生成を処理できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.98981338798383
• License:
• Abstract: In-context generation is a key component of large language models' (LLMs) open-task generalization capability. By leveraging a few examples as context, LLMs can perform both in-domain and out-of-domain tasks. Recent advancements in auto-regressive vision-language models (VLMs) built upon LLMs have showcased impressive performance in text-to-image generation. However, the potential of in-context learning for general image generation tasks remains largely unexplored. To address this, we introduce X-Prompt, a purely auto-regressive large-vision language model designed to deliver competitive performance across a wide range of both seen and unseen image generation tasks, all within a unified in-context learning framework. X-Prompt incorporates a specialized design that efficiently compresses valuable features from in-context examples, supporting longer in-context token sequences and improving its ability to generalize to unseen tasks. A unified training task for both text and image prediction enables X-Prompt to handle general image generation with enhanced task awareness from in-context examples. Extensive experiments validate the model's performance across diverse seen image generation tasks and its capacity to generalize to previously unseen tasks.
• Abstract（参考訳）: インコンテキスト生成は、大規模言語モデル(LLM)のオープンタスク一般化機能の重要なコンポーネントである。 コンテキストとしていくつかの例を活用することで、LLMはドメイン内タスクとドメイン外タスクの両方を実行することができる。 LLM上に構築された自動回帰視覚言語モデル(VLM)の最近の進歩は、テキスト・画像生成における顕著な性能を誇示している。 しかし、一般的な画像生成タスクにおける文脈内学習の可能性はほとんど解明されていない。 これを解決するために、X-Promptという、純粋に自己回帰的な大規模言語モデルを導入し、画像生成タスクと画像生成タスクの両方で、それぞれが統合されたコンテキスト内学習フレームワーク内において、競争力を発揮するように設計した。 X-Promptには、コンテキスト内の例から価値ある機能を効率的に圧縮する特別な設計が組み込まれている。 テキストと画像の予測を統一したトレーニングタスクにより、X-Promptは、テキスト内の例からタスク認識を強化して、一般的な画像生成を処理できる。 広範囲にわたる実験により、様々な画像生成タスクにまたがるモデルの性能と、これまで見つからなかったタスクに一般化する能力が検証される。

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