論文の概要: Symmetrical Visual Contrastive Optimization: Aligning Vision-Language Models with Minimal Contrastive Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13928v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 18:05:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 14:02:19.663183
• Title: Symmetrical Visual Contrastive Optimization: Aligning Vision-Language Models with Minimal Contrastive Images
• Title（参考訳）: 対称的視覚コントラスト最適化:最小コントラスト画像を用いた視覚言語モデルの調整
• Authors: Shengguang Wu, Fan-Yun Sun, Kaiyue Wen, Nick Haber,
• Abstract要約: VLM(Large Vision-Language Models)は、画像の内容を無視し、言語モデルに過剰に依存する傾向にある。 本稿では,S-VCO(Symmetrical Visual Contrastive Optimization)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.823336661261962
• License:
• Abstract: Recent studies have shown that Large Vision-Language Models (VLMs) tend to neglect image content and over-rely on language-model priors, resulting in errors in visually grounded tasks and hallucinations. We hypothesize that this issue arises because existing VLMs are not explicitly trained to generate texts that are accurately grounded in fine-grained image details. To enhance visual feedback during VLM training, we propose S-VCO (Symmetrical Visual Contrastive Optimization), a novel finetuning objective that steers the model toward capturing important visual details and aligning them with corresponding text tokens. To further facilitate this detailed alignment, we introduce MVC, a paired image-text dataset built by automatically filtering and augmenting visual counterfactual data to challenge the model with hard contrastive cases involving Minimal Visual Contrasts. Experiments show that our method consistently improves VLM performance across diverse benchmarks covering various abilities and domains, achieving up to a 22% reduction in hallucinations, and significant gains in vision-centric and general tasks. Notably, these improvements become increasingly pronounced in benchmarks with higher visual dependency. In short, S-VCO offers a significant enhancement of VLM's visually-dependent task performance while retaining or even improving the model's general abilities. We opensource our code at https://s-vco.github.io/
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、VLM(Large Vision-Language Models)は、画像の内容を無視し、言語モデルに過度に依存する傾向にあり、視覚的に基礎付けられたタスクや幻覚の誤りをもたらすことが示されている。 既存のVLMは、きめ細かい画像の詳細を正確に把握したテキストを生成するために、明示的に訓練されていないため、この問題が発生するという仮説を立てる。 VLMトレーニング中の視覚的フィードバックを高めるために,重要な視覚的詳細を把握し,対応するテキストトークンと整合させるための,新たな微調整対象であるS-VCOを提案する。 この詳細なアライメントをさらに促進するために、最小のビジュアルコントラストを含む厳密な対照的なケースでモデルに挑戦するために、視覚的反ファクトデータを自動フィルタリングし、拡張することによって構築されたペア画像テキストデータセットであるMVCを紹介します。 実験により,本手法は様々な能力と領域をカバーする様々なベンチマークにおいて連続的にVLM性能を向上し,幻覚の最大22%の低減を実現し,視覚中心および一般タスクにおいて顕著な向上を示した。 注目すべきは、これらの改善は、視覚的依存度の高いベンチマークにおいて、ますます顕著になることだ。 簡単に言うと、S-VCOはVLMの視覚的依存タスク性能を大幅に向上させ、モデルの汎用能力を維持または改善する。 ソースコードはhttps://s-vco.github.io/で公開しています。

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