論文の概要: QLIP: Text-Aligned Visual Tokenization Unifies Auto-Regressive Multimodal Understanding and Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05178v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 18:59:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:56:20.786767
• Title: QLIP: Text-Aligned Visual Tokenization Unifies Auto-Regressive Multimodal Understanding and Generation
• Title（参考訳）: QLIP: テキスト指向のビジュアルトークン化により、自動回帰マルチモーダル理解と生成が可能に
• Authors: Yue Zhao, Fuzhao Xue, Scott Reed, Linxi Fan, Yuke Zhu, Jan Kautz, Zhiding Yu, Philipp Krähenbühl, De-An Huang,
• Abstract要約: Quantized Language-Image Pretraining (QLIP)は、最先端の再構築品質と最先端のゼロショットイメージ理解を組み合わせたものだ。 QLIPは、リコンストラクションと言語イメージアライメントの目的を備えた、二進数量子化に基づくオートエンコーダをトレーニングする。 QLIPは、理解と生成のための複合モダリティ自動回帰モデルを可能にすることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 101.28446308930367
• License:
• Abstract: We introduce Quantized Language-Image Pretraining (QLIP), a visual tokenization method that combines state-of-the-art reconstruction quality with state-of-the-art zero-shot image understanding. QLIP trains a binary-spherical-quantization-based autoencoder with reconstruction and language-image alignment objectives. We are the first to show that the two objectives do not need to be at odds. We balance the two loss terms dynamically during training and show that a two-stage training pipeline effectively mixes the large-batch requirements of image-language pre-training with the memory bottleneck imposed by the reconstruction objective. We validate the effectiveness of QLIP for multimodal understanding and text-conditioned image generation with a single model. Specifically, QLIP serves as a drop-in replacement for the visual encoder for LLaVA and the image tokenizer for LlamaGen with comparable or even better performance. Finally, we demonstrate that QLIP enables a unified mixed-modality auto-regressive model for understanding and generation.
• Abstract（参考訳）: 我々は、最先端の再現品質と最先端のゼロショット画像理解を組み合わせたビジュアルトークン化手法である、量子言語-画像事前学習(QLIP)を導入する。 QLIPは、リコンストラクションと言語イメージアライメントの目的を備えた、二進数量子化に基づくオートエンコーダをトレーニングする。 私たちは、この2つの目的が相反する必要はないことを示す最初の人です。 トレーニング中に2つの損失項を動的にバランスさせ、2段階のトレーニングパイプラインは、画像言語事前学習の大規模バッチ要求と、再構成目的によって課されるメモリボトルネックを効果的に混合することを示す。 単一モデルを用いたマルチモーダル理解とテキスト条件付き画像生成におけるQLIPの有効性を検証する。 具体的には、QLIPは、LLaVAのビジュアルエンコーダと、LlamaGenのイメージトークンを、同等あるいはそれ以上のパフォーマンスで、ドロップインで置き換える機能である。 最後に、QLIPは、理解と生成のための複合モダリティ自動回帰モデルを可能にすることを実証する。

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