論文の概要: SmartCLIP: Modular Vision-language Alignment with Identification Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22264v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 22:26:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.887226
• Title: SmartCLIP: Modular Vision-language Alignment with Identification Guarantees
• Title（参考訳）: SmartCLIP: 識別保証付きモジュール型視覚言語アライメント
• Authors: Shaoan Xie, Lingjing Kong, Yujia Zheng, Yu Yao, Zeyu Tang, Eric P. Xing, Guangyi Chen, Kun Zhang,
• Abstract要約: Contrastive Language-Image Pre-Traiing (CLIP)citepradford2021 Learningは、コンピュータビジョンとマルチモーダル学習において重要なモデルとして登場した。 CLIPは、多くの画像テキストデータセットにおける潜在的な情報ミスアライメントに苦労し、絡み合った表現に悩まされている。 モジュラー方式で、最も関連性の高い視覚的およびテキスト的表現を特定し、調整する新しいアプローチである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.16312652369709
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP)~\citep{radford2021learning} has emerged as a pivotal model in computer vision and multimodal learning, achieving state-of-the-art performance at aligning visual and textual representations through contrastive learning. However, CLIP struggles with potential information misalignment in many image-text datasets and suffers from entangled representation. On the one hand, short captions for a single image in datasets like MSCOCO may describe disjoint regions in the image, leaving the model uncertain about which visual features to retain or disregard. On the other hand, directly aligning long captions with images can lead to the retention of entangled details, preventing the model from learning disentangled, atomic concepts -- ultimately limiting its generalization on certain downstream tasks involving short prompts. In this paper, we establish theoretical conditions that enable flexible alignment between textual and visual representations across varying levels of granularity. Specifically, our framework ensures that a model can not only \emph{preserve} cross-modal semantic information in its entirety but also \emph{disentangle} visual representations to capture fine-grained textual concepts. Building on this foundation, we introduce \ours, a novel approach that identifies and aligns the most relevant visual and textual representations in a modular manner. Superior performance across various tasks demonstrates its capability to handle information misalignment and supports our identification theory. The code is available at https://github.com/Mid-Push/SmartCLIP.
• Abstract（参考訳）: Contrastive Language-Image Pre-Training (CLIP)~\citep{radford2021learning} は、コンピュータビジョンとマルチモーダルラーニングにおいて重要なモデルとして登場し、コントラッシブラーニングを通して視覚的およびテキスト的表現を整合させることで、最先端のパフォーマンスを達成する。 しかし、CLIPは多くの画像テキストデータセットの潜在的な情報ミスアライメントに悩まされており、絡み合った表現に悩まされている。 一方、MSCOCOのようなデータセットにおける単一の画像の短いキャプションは、画像内の不整合領域を記述し、どの視覚的特徴を保持するか、無視するかをモデルに残している。 一方、長いキャプションを画像と直列に合わせることで、絡み合った詳細が保持され、モデルが歪んだ原子概念を学習することを防ぎ、最終的には短いプロンプトを含む特定の下流タスクへの一般化を制限する。 本稿では,テキスト表現と視覚表現のフレキシブルなアライメントを可能にする理論的条件を,粒度の異なるレベルにわたって確立する。 特に,本フレームワークは, モデルが全体において, 横断的意味情報だけでなく, 微粒なテクスチャ概念を捉えるために, 視覚表現のemph{disentangle} も可能であることを保証している。 この基盤の上に構築された \ours は,最も関連性の高い視覚的およびテキスト的表現をモジュール化された方法で識別・調整する,新しいアプローチである。 様々なタスクにおける上位性能は、情報の不整合を扱う能力を示し、識別理論をサポートする。 コードはhttps://github.com/Mid-Push/SmartCLIPで入手できる。

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