論文の概要: Descriminative-Generative Custom Tokens for Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12095v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 18:13:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:10:29.314664
• Title: Descriminative-Generative Custom Tokens for Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルのための記述型カスタムトークン
• Authors: Pramuditha Perera, Matthew Trager, Luca Zancato, Alessandro Achille, Stefano Soatto,
• Abstract要約: 本稿では,視覚言語モデル(VLM)における新しい概念を表現するためのカスタムトークンの学習の可能性について検討する。 本研究の目的は,識別的タスクと生成的タスクの両方に有効なトークンを学習し,単語をうまく合成して新しい入力クエリを構築することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 101.40245125955306
• License:
• Abstract: This paper explores the possibility of learning custom tokens for representing new concepts in Vision-Language Models (VLMs). Our aim is to learn tokens that can be effective for both discriminative and generative tasks while composing well with words to form new input queries. The targeted concept is specified in terms of a small set of images and a parent concept described using text. We operate on CLIP text features and propose to use a combination of a textual inversion loss and a classification loss to ensure that text features of the learned token are aligned with image features of the concept in the CLIP embedding space. We restrict the learned token to a low-dimensional subspace spanned by tokens for attributes that are appropriate for the given super-class. These modifications improve the quality of compositions of the learned token with natural language for generating new scenes. Further, we show that learned custom tokens can be used to form queries for text-to-image retrieval task, and also have the important benefit that composite queries can be visualized to ensure that the desired concept is faithfully encoded. Based on this, we introduce the method of Generation Aided Image Retrieval, where the query is modified at inference time to better suit the search intent. On the DeepFashion2 dataset, our method improves Mean Reciprocal Retrieval (MRR) over relevant baselines by 7%.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚言語モデル(VLM)における新しい概念を表現するためのカスタムトークンの学習の可能性について検討する。 本研究の目的は,識別的タスクと生成的タスクの両方に有効なトークンを学習し,単語をうまく合成して新しい入力クエリを構築することである。 ターゲットとなる概念は、小さなイメージセットと、テキストを使って記述された親の概念によって指定される。 筆者らはCLIPのテキスト機能を操作し,テキストの反転損失と分類損失を組み合わせて,学習トークンのテキスト特徴がCLIP埋め込み空間における概念のイメージ特徴と一致していることを保証することを提案する。 学習したトークンを、与えられたスーパークラスに適した属性のトークンで区切られた低次元部分空間に制限する。 これらの修正により、学習したトークンの合成の質が向上し、自然言語で新しいシーンを生成することができる。 さらに,学習したカスタムトークンを用いてテキスト・ツー・イメージ検索タスクのクエリを作成できること,および,目的とする概念が忠実に符号化されていることを保証するために,複合クエリを可視化できる重要なメリットがあることも示す。 そこで本研究では,検索意図に合ったクエリを推論時に修正する,生成支援画像検索手法を提案する。 DeepFashion2データセットでは、関連するベースラインよりも平均相互検索(MRR)を7%改善する。

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