論文の概要: Cross-Image Contrastive Decoding: Precise, Lossless Suppression of Language Priors in Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10634v3
• Date: Tue, 20 May 2025 11:46:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 12:33:37.385147
• Title: Cross-Image Contrastive Decoding: Precise, Lossless Suppression of Language Priors in Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: クロスイメージコントラストデコーディング:大規模視覚言語モデルにおける言語先行の正確で無意味な抑制
• Authors: Jianfei Zhao, Feng Zhang, Xin Sun, Chong Feng,
• Abstract要約: 言語先行は、LVLM(Large Vision-Language Models)における幻覚の主要な原因である 近年の研究では、トレーニング不要なソリューションとして対照的な復号化が検討されているが、これらの手法は通常、元の画像から負の文脈を構成する。 我々は、異なる画像を用いて負の文脈を構築する、シンプルで効果的なトレーニング不要なクロスイメージコントラストデコーディング(CICD)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.385588803559733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language priors are a major cause of hallucinations in Large Vision-Language Models (LVLMs), often leading to text that is linguistically plausible but visually inconsistent. Recent work explores contrastive decoding as a training-free solution, but these methods typically construct negative contexts from the original image, resulting in visual information loss and distorted distribution. Motivated by the observation that language priors stem from the LLM backbone and remain consistent across images, we propose Cross-Images Contrastive Decoding (CICD), a simple yet effective training-free method that uses different images to construct negative contexts. We further analyze the cross-image behavior of language priors and introduce a distinction between essential priors (supporting fluency) and detrimental priors (causing hallucinations). By selectively preserving essential priors and suppressing detrimental ones, our method reduces hallucinations while maintaining coherent and fluent language generation. Experiments on 4 benchmarks and 6 LVLMs across three model families confirm the effectiveness and generalizability of CICD, especially in image captioning, where language priors are particularly pronounced. Code will be released once accepted.
• Abstract（参考訳）: 言語先行は、LVLM(Large Vision-Language Models)における幻覚の主要な原因であり、しばしば言語的に妥当だが視覚的に矛盾するテキストにつながる。 近年の研究では、トレーニング不要のソリューションとして対照的な復号化が検討されているが、これらの手法は、通常、元の画像から負の文脈を構築し、視覚情報損失と歪んだ分布をもたらす。 言語先行はLLMのバックボーンから派生しており、画像間で一貫性を維持しているという観察に触発されて、異なる画像を用いて負の文脈を構築する単純なトレーニング不要な手法であるクロスイメージコントラストデコーディング(CICD)を提案する。 さらに,言語前駆者の横断行動を分析し,本態性前駆者と有害前駆者(幻覚)を区別する。 本手法は, 最重要事項を選択的に保存し, 有害事象を抑制することにより, 一貫性のある言語生成を維持しつつ, 幻覚を低減させる。 3つのモデルファミリーにまたがる4つのベンチマークと6つのLVLM実験により、特に画像キャプションにおけるCICDの有効性と一般化性が確認された。 コードは一度受け入れられるとリリースされる。

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