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 13:59:51.011318
• 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:
• 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。

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