論文の概要: Let Androids Dream of Electric Sheep: A Human-like Image Implication Understanding and Reasoning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17019v1
• Date: Thu, 22 May 2025 17:59:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.564197
• Title: Let Androids Dream of Electric Sheep: A Human-like Image Implication Understanding and Reasoning Framework
• Title（参考訳）: Androidの「電気シープ」を夢見る:人間のようなイメージの理解と推論のフレームワーク
• Authors: Chenhao Zhang, Yazhe Niu,
• Abstract要約: Let Androids Dream (LAD)は、画像の意味理解と推論のための新しいフレームワークである。 軽量なGPT-4o-miniモデルを用いたフレームワークは、英語のイメージ含意ベンチマークで15以上のMLLMと比較してSOTA性能を実現している。 私たちの研究は、AIがイメージ含意をより効果的に解釈する方法について、新たな洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5998912722142729
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Metaphorical comprehension in images remains a critical challenge for AI systems, as existing models struggle to grasp the nuanced cultural, emotional, and contextual implications embedded in visual content. While multimodal large language models (MLLMs) excel in basic Visual Question Answer (VQA) tasks, they struggle with a fundamental limitation on image implication tasks: contextual gaps that obscure the relationships between different visual elements and their abstract meanings. Inspired by the human cognitive process, we propose Let Androids Dream (LAD), a novel framework for image implication understanding and reasoning. LAD addresses contextual missing through the three-stage framework: (1) Perception: converting visual information into rich and multi-level textual representations, (2) Search: iteratively searching and integrating cross-domain knowledge to resolve ambiguity, and (3) Reasoning: generating context-alignment image implication via explicit reasoning. Our framework with the lightweight GPT-4o-mini model achieves SOTA performance compared to 15+ MLLMs on English image implication benchmark and a huge improvement on Chinese benchmark, performing comparable with the GPT-4o model on Multiple-Choice Question (MCQ) and outperforms 36.7% on Open-Style Question (OSQ). Additionally, our work provides new insights into how AI can more effectively interpret image implications, advancing the field of vision-language reasoning and human-AI interaction. Our project is publicly available at https://github.com/MING-ZCH/Let-Androids-Dream-of-Electric-Sheep.
• Abstract（参考訳）: 既存のモデルでは、視覚コンテンツに埋め込まれた文化的、感情的、文脈的な影響の微妙な把握に苦慮しているため、画像のメタフォリカル理解はAIシステムにとって依然として重要な課題である。 マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は基本的な視覚質問応答(VQA)タスクに優れるが、視覚要素と抽象的意味の関係を曖昧にする文脈的ギャップという、イメージ含意タスクの基本的な制限に苦慮している。 人間の認知プロセスに触発され,画像の意味理解と推論のための新しいフレームワークであるLet Androids Dream (LAD)を提案する。 LADは,(1)知覚:視覚情報をリッチで多段階のテキスト表現に変換する,(2)探索:あいまいさを解決するためにドメイン間知識を反復的に探索・統合する,(3)推論:明示的推論によるコンテキストアライメントイメージ含意を生成する,という3段階の枠組みを通じて,コンテキスト不足に対処する。 軽量なGPT-4o-miniモデルを用いたフレームワークは、英語のイメージ含意ベンチマークで15以上のMLLMに対してSOTA性能を達成し、中国語のベンチマークで大幅に改善し、MCQ(Multiple-Choice Question)でGPT-4oモデルに匹敵する性能を示し、OSQ(Open-Style Question)で36.7%を上回った。 さらに、私たちの研究は、AIがイメージ含意をより効果的に解釈し、視覚言語推論と人間とAIの相互作用の分野を前進させる方法について、新たな洞察を提供する。 私たちのプロジェクトはhttps://github.com/MING-ZCH/Let-Androids-Dream-of-Electric-Sheepで公開されています。

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