論文の概要: Distributional Vision-Language Alignment by Cauchy-Schwarz Divergence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17028v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 10:29:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:57:02.330328
• Title: Distributional Vision-Language Alignment by Cauchy-Schwarz Divergence
• Title（参考訳）: Cauchy-Schwarz分枝による分布視覚言語アライメント
• Authors: Wenzhe Yin, Zehao Xiao, Pan Zhou, Shujian Yu, Jiayi Shen, Jan-Jakob Sonke, Efstratios Gavves,
• Abstract要約: 本稿では、コーシー=シュワルツの発散と相互情報を統合することで、分布型視覚言語アライメントを実現する新しいフレームワークを提案する。 提案フレームワークでは,CSの分散と相互情報は多モーダルアライメントにおいて相補的な役割を担い,各モーダルのグローバル分布情報とペアのセマンティック関係の両方をキャプチャする。 テキスト・画像生成およびモダリティ横断検索タスクの実験により,本手法が視覚言語アライメントに与える影響を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.15764564701706
• License:
• Abstract: Multimodal alignment is crucial for various downstream tasks such as cross-modal generation and retrieval. Previous multimodal approaches like CLIP maximize the mutual information mainly by aligning pairwise samples across modalities while overlooking the distributional differences, leading to suboptimal alignment with modality gaps. In this paper, to overcome the limitation, we propose CS-Aligner, a novel and straightforward framework that performs distributional vision-language alignment by integrating Cauchy-Schwarz (CS) divergence with mutual information. In the proposed framework, we find that the CS divergence and mutual information serve complementary roles in multimodal alignment, capturing both the global distribution information of each modality and the pairwise semantic relationships, yielding tighter and more precise alignment. Moreover, CS-Aligher enables incorporating additional information from unpaired data and token-level representations, enhancing flexible and fine-grained alignment in practice. Experiments on text-to-image generation and cross-modality retrieval tasks demonstrate the effectiveness of our method on vision-language alignment.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルアライメントは、クロスモーダル生成や検索などの下流タスクに不可欠である。 従来のCLIPのようなマルチモーダルアプローチは、主に、分布差を見極めながら、モダリティにまたがるペアワイズサンプルをアライメントすることで、相互情報を最大化し、モダリティギャップによる準最適アライメントをもたらす。 本稿では,この制限を克服するために,Cauchy-Schwarz(CS)の発散を相互情報と統合することにより,分布型視覚言語アライメントを実現する,斬新で簡単なフレームワークCS-Alignerを提案する。 提案フレームワークでは,CSの分散と相互情報は多モーダルアライメントにおいて相補的な役割を担い,各モーダルのグローバル分布情報とペアワイズセマンティックリレーションの両方を捕捉し,より緊密で正確なアライメントを実現する。 さらにCS-Aligherは、未ペアデータとトークンレベルの表現から追加情報をインクルードし、柔軟できめ細かいアライメントを実際に強化する。 テキスト・画像生成およびモダリティ横断検索タスクの実験により,本手法が視覚言語アライメントに与える影響を実証した。

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