論文の概要: Zero-Shot Interactive Text-to-Image Retrieval via Diffusion-Augmented Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15379v1
• Date: Sun, 26 Jan 2025 03:29:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 21:57:03.646766
• Title: Zero-Shot Interactive Text-to-Image Retrieval via Diffusion-Augmented Representations
• Title（参考訳）: 拡散拡大表現によるゼロショット対話型テキスト・画像検索
• Authors: Zijun Long, Kangheng Liang, Gerardo Aragon-Camarasa, Richard Mccreadie, Paul Henderson,
• Abstract要約: Diffusion Augmented Retrieval (DAR)はMLLMの微調整を完全に回避したパラダイムシフトフレームワークである。 DARは、Diffusion Model (DM) ベースの視覚合成を用いて、LLM(Large Language Model) 誘導クエリ改善をシナジし、文脈的にリッチな中間表現を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.439049772394586
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Interactive Text-to-Image Retrieval (I-TIR) has emerged as a transformative user-interactive tool for applications in domains such as e-commerce and education. Yet, current methodologies predominantly depend on finetuned Multimodal Large Language Models (MLLMs), which face two critical limitations: (1) Finetuning imposes prohibitive computational overhead and long-term maintenance costs. (2) Finetuning narrows the pretrained knowledge distribution of MLLMs, reducing their adaptability to novel scenarios. These issues are exacerbated by the inherently dynamic nature of real-world I-TIR systems, where queries and image databases evolve in complexity and diversity, often deviating from static training distributions. To overcome these constraints, we propose Diffusion Augmented Retrieval (DAR), a paradigm-shifting framework that bypasses MLLM finetuning entirely. DAR synergizes Large Language Model (LLM)-guided query refinement with Diffusion Model (DM)-based visual synthesis to create contextually enriched intermediate representations. This dual-modality approach deciphers nuanced user intent more holistically, enabling precise alignment between textual queries and visually relevant images. Rigorous evaluations across four benchmarks reveal DAR's dual strengths: (1) Matches state-of-the-art finetuned I-TIR models on straightforward queries without task-specific training. (2) Scalable Generalization: Surpasses finetuned baselines by 7.61% in Hits@10 (top-10 accuracy) under multi-turn conversational complexity, demonstrating robustness to intricate, distributionally shifted interactions. By eliminating finetuning dependencies and leveraging generative-augmented representations, DAR establishes a new trajectory for efficient, adaptive, and scalable cross-modal retrieval systems.
• Abstract（参考訳）: インタラクティブテキストから画像への検索 (Interactive Text-to-Image Retrieval, I-TIR) は,電子商取引や教育といった分野におけるアプリケーションのための,変革的なユーザインタラクションツールとして登場した。 しかし、現在の手法は、主に細調整されたマルチモーダル言語モデル(MLLM)に依存しており、これは2つの重要な制限に直面している。 2)ファインタニングはMLLMの事前学習した知識分布を狭め,新たなシナリオへの適応性を低下させる。 これらの問題は、クエリとイメージデータベースが複雑さと多様性で進化し、しばしば静的なトレーニング分布から逸脱する現実世界のI-TIRシステムの本質的に動的な性質によって悪化する。 これらの制約を克服するために,MLLMファインタニングを完全に回避するパラダイムシフトフレームワークであるDAR(Diffusion Augmented Retrieval)を提案する。 DARは、Diffusion Model (DM) ベースの視覚合成を用いて、LLM(Large Language Model) 誘導クエリ改善をシナジし、文脈的にリッチな中間表現を生成する。 このデュアルモダリティアプローチは、ナンス付きユーザの意図をよりホモロジーに解読し、テキストクエリと視覚的関連画像の正確なアライメントを可能にする。 4つのベンチマークで厳密な評価は、DARの2つの強みを明らかにしている。 1)タスク固有のトレーニングなしで、簡単なクエリ上で、最先端の微調整されたI-TIRモデルとマッチングする。 (2) スケーラブルな一般化:Hits@10の7.61%の微調整されたベースライン(トップ10精度)を多ターンの会話の複雑さの下で通過させ、複雑で分散的に変化する相互作用の堅牢性を示す。 依存関係の微調整を排除し、生成拡張表現を活用することで、DARは効率的で適応的でスケーラブルなクロスモーダル検索システムのための新しい軌道を確立する。

関連論文リスト

• CoLLM: A Large Language Model for Composed Image Retrieval [76.29725148964368]
  Composed Image Retrieval (CIR)は、マルチモーダルクエリに基づいた画像検索を目的とした複雑なタスクである。 本稿では,イメージキャプションペアからトリプレットをオンザフライで生成するワンストップフレームワークであるCoLLMを提案する。 我々はLarge Language Models (LLMs) を利用して参照画像の埋め込みと修正テキストを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-25T17:59:50Z)
• Multi-task Visual Grounding with Coarse-to-Fine Consistency Constraints [15.541287957548771]
  本稿では,粗大な一貫性制約を持つビジュアルグラウンドアーキテクチャを提案する。 暗黙的かつ明示的なモデリングアプローチを2段階のフレームワークに統合する。 最先端のREC法とRIS法を実質的なマージンで大幅に上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-12T04:30:13Z)
• Towards Generalizable Trajectory Prediction Using Dual-Level Representation Learning And Adaptive Prompting [107.4034346788744]
  既存の車両軌道予測モデルは、一般化可能性、予測の不確実性、複雑な相互作用を扱う。 本研究では,(1)自己拡張(SD)とマスドレコンストラクション(MR)による二重レベル表現学習,グローバルコンテキストと細部の詳細の収集,(2)レジスタベースのクエリと事前学習の強化,クラスタリングと抑圧の必要性の排除,(3)微調整中の適応型プロンプトチューニング,メインアーキテクチャの凍結,および少数のプロンプトの最適化といった,新たなトラジェクタ予測フレームワークであるPerceiverを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T20:11:09Z)
• Dude: Dual Distribution-Aware Context Prompt Learning For Large Vision-Language Model [27.56988000960972]
  ドメイン共有コンテキストとクラス固有コンテキストの両方の2つのコンテキストに基づいた新しいフレームワークを導入する。 このような二重プロンプト手法は、大規模言語モデルで符号化された暗黙的および明示的な要素を結合することによって、モデルの特徴表現を強化する。 また、構築されたプロンプトと視覚トークンの関係を定量化するために、不均衡最適輸送(UOT)理論を定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T13:15:29Z)
• Unleashing Network Potentials for Semantic Scene Completion [50.95486458217653]
  本稿では,新しいSSCフレームワーク - Adrial Modality Modulation Network (AMMNet)を提案する。 AMMNetは、モダリティ間の勾配流の相互依存性を可能にするクロスモーダル変調と、動的勾配競争を利用するカスタマイズされた逆トレーニングスキームの2つのコアモジュールを導入している。 AMMNetは最先端のSSC法よりも大きなマージンで優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T11:48:49Z)
• When Parameter-efficient Tuning Meets General-purpose Vision-language Models [65.19127815275307]
  PETALは、一意のモード近似技術によって達成される全パラメータの0.5%しか必要とせず、トレーニングプロセスに革命をもたらす。 実験の結果,PETALは現状の手法をほとんどのシナリオで上回るだけでなく,完全な微調整モデルよりも優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-16T17:13:08Z)
• Plug-and-Play Regulators for Image-Text Matching [76.28522712930668]
  微細な対応と視覚的セマンティックなアライメントの爆発は、画像とテキストのマッチングにおいて大きな可能性を秘めている。 我々は、メッセージ出力を効率的にエンコードして、コンテキストを自動生成し、モーダル表現を集約する、シンプルだが非常に効果的な2つのレギュレータを開発した。 MSCOCOとFlickr30Kデータセットの実験は、複数のモデルで印象的で一貫したR@1ゲインをもたらすことができることを実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T15:42:05Z)
• Efficient Multimodal Transformer with Dual-Level Feature Restoration for Robust Multimodal Sentiment Analysis [47.29528724322795]
  マルチモーダルセンシング分析(MSA)が近年注目を集めている。 著しい進歩にもかかわらず、堅牢なMSAへの道にはまだ2つの大きな課題がある。 デュアルレベル特徴回復 (EMT-DLFR) を用いた高効率マルチモーダル変圧器 (Efficient Multimodal Transformer) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-16T08:02:30Z)
• Fusion with Hierarchical Graphs for Mulitmodal Emotion Recognition [7.147235324895931]
  本稿では,より情報に富んだマルチモーダル表現を学習する階層型グラフネットワーク(HFGCN)モデルを提案する。 具体的には,2段階グラフ構築手法を用いてマルチモーダル入力を融合し,モダリティ依存性を会話表現にエンコードする。 実験により,より正確なAERモデルの有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-15T08:21:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。