論文の概要: Can Generated Images Serve as a Viable Modality for Text-Centric Multimodal Learning?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17623v1
• Date: Sat, 21 Jun 2025 07:32:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.509822
• Title: Can Generated Images Serve as a Viable Modality for Text-Centric Multimodal Learning?
• Title（参考訳）: テキスト中心型マルチモーダル学習における画像生成は可能か?
• Authors: Yuesheng Huang, Peng Zhang, Riliang Liu, Jiaqi Liang,
• Abstract要約: 本研究は,テキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルにより生成した画像が,テキスト中心のタスクにおいて重要な相補的モダリティとして機能するかどうかを体系的に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.966028515034415
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A significant ``modality gap" exists between the abundance of text-only data and the increasing power of multimodal models. This work systematically investigates whether images generated on-the-fly by Text-to-Image (T2I) models can serve as a valuable complementary modality for text-centric tasks. Through a comprehensive evaluation framework on text classification, we analyze the impact of critical variables, including T2I model quality, prompt engineering strategies, and multimodal fusion architectures. Our findings demonstrate that this``synthetic perception" can yield significant performance gains, even when augmenting strong large language model baselines. However, we find the effectiveness of this approach is highly conditional, depending critically on the semantic alignment between text and the generated image, the inherent ``visual groundability" of the task, and the generative fidelity of the T2I model. Our work establishes the first rigorous benchmark for this paradigm, providing a clear analysis of its potential and current limitations, and demonstrating its viability as a pathway to enrich language understanding in traditionally unimodal scenarios.
• Abstract（参考訳）: テキストのみのデータ量とマルチモーダルモデルのパワーの増大の間には,「モダリティギャップ」が著しく存在し,テキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルによって生成された画像が,テキスト中心のタスクにおいて重要な相補的モダリティとして機能するかどうかを体系的に調査する。テキスト分類に関する総合的な評価フレームワークを通じて,T2Iモデルの品質,迅速なエンジニアリング戦略,マルチモーダル融合アーキテクチャなど,重要な変数の影響を分析する。この「シンセティック・インセプション」が,強大な言語モデルベースラインを拡大しても,大きなパフォーマンス向上をもたらすことを示す。 しかし,本手法の有効性は,テキストと生成画像のセマンティックアライメント,タスクの固有の「視覚的グラウンタビリティ」,T2Iモデルの生成忠実度に大きく依存している。 我々の研究は、このパラダイムの最初の厳密なベンチマークを確立し、そのポテンシャルと現在の限界を明確に分析し、伝統的に非モダルなシナリオにおける言語理解を強化するための経路として、その生存可能性を示す。

関連論文リスト

• VEGA: Learning Interleaved Image-Text Comprehension in Vision-Language Large Models [76.94378391979228]
  我々は、Interleaved Image-Text (IITC) と呼ばれる、より要求の多い新しいタスクを導入する。 この課題は、画像とテキストの両方の過剰な要素を識別・無視し、質問に正確に答えるためにモデルに挑戦する。 このタスクを支援するために、科学コンテンツに関するIITCタスクに適した新しいVEGAデータセットを構築し、サブタスクである画像テキストアソシエーション(ITA)を考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T17:59:40Z)
• Advanced Multimodal Deep Learning Architecture for Image-Text Matching [33.8315200009152]
  画像テキストマッチングは、画像とテキスト間の意味的関連をマッチング関係としてモデル化することを目的とした、重要なマルチモーダルタスクである。 本稿では、視覚情報のための深層ニューラルネットワークの高レベル抽象表現能力と、テキスト意味理解のための自然言語処理モデルの利点を組み合わせた高度なマルチモーダルディープラーニングアーキテクチャを提案する。 実験の結果、既存の画像テキストマッチングモデルと比較して、最適化された新しいモデルは一連のベンチマークデータセットの性能を大幅に改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T08:32:24Z)
• UniDiff: Advancing Vision-Language Models with Generative and Discriminative Learning [86.91893533388628]
  本稿では、画像テキストコントラスト学習(ITC)、テキスト条件付き画像合成学習(IS)、相互意味整合性モデリング(RSC)を統合した統合マルチモーダルモデルUniDiffを提案する。 UniDiffはマルチモーダル理解と生成タスクの両方において汎用性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T15:39:38Z)
• OCRBench: On the Hidden Mystery of OCR in Large Multimodal Models [122.27878464009181]
  テキスト関連視覚タスクにおいて, GPT4V や Gemini などの大規模マルチモーダルモデルの包括的評価を行った。 OCRBenchには29のデータセットがあり、最も包括的なOCR評価ベンチマークが利用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-13T11:28:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。