論文の概要: SatireDecoder: Visual Cascaded Decoupling for Enhancing Satirical Image Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00582v1
• Date: Sat, 29 Nov 2025 18:27:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.309497
• Title: SatireDecoder: Visual Cascaded Decoupling for Enhancing Satirical Image Comprehension
• Title（参考訳）: SatireDecoder: 視覚的なカスケードデカップリングによるサテライト画像の理解向上
• Authors: Yue Jiang, Haiwei Xue, Minghao Han, Mingcheng Li, Xiaolu Hou, Dingkang Yang, Lihua Zhang, Xu Zheng,
• Abstract要約: サティレ(Satire)は、ユーモアと暗黙の批評を組み合わせた芸術的な表現の形式であり、社会的に重要な価値を持っている。 その文化的・社会的重要性にもかかわらず、風刺的理解は現在の視覚言語モデルにとって難しい課題である。 本稿では,SatireDecoderを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.826872539606576
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Satire, a form of artistic expression combining humor with implicit critique, holds significant social value by illuminating societal issues. Despite its cultural and societal significance, satire comprehension, particularly in purely visual forms, remains a challenging task for current vision-language models. This task requires not only detecting satire but also deciphering its nuanced meaning and identifying the implicated entities. Existing models often fail to effectively integrate local entity relationships with global context, leading to misinterpretation, comprehension biases, and hallucinations. To address these limitations, we propose SatireDecoder, a training-free framework designed to enhance satirical image comprehension. Our approach proposes a multi-agent system performing visual cascaded decoupling to decompose images into fine-grained local and global semantic representations. In addition, we introduce a chain-of-thought reasoning strategy guided by uncertainty analysis, which breaks down the complex satire comprehension process into sequential subtasks with minimized uncertainty. Our method significantly improves interpretive accuracy while reducing hallucinations. Experimental results validate that SatireDecoder outperforms existing baselines in comprehending visual satire, offering a promising direction for vision-language reasoning in nuanced, high-level semantic tasks.
• Abstract（参考訳）: サティレ(Satire)は、ユーモアと暗黙の批評を組み合わせた芸術的表現の形式であり、社会的な問題を照らすことで、社会的な価値を高く評価している。 その文化的・社会的重要性にもかかわらず、風刺的理解、特に純粋に視覚的な形態は、現在の視覚言語モデルにとって難しい課題である。 このタスクは、風刺を検出するだけでなく、そのニュアンスされた意味を解読し、関連する実体を特定する必要がある。 既存のモデルは、しばしばグローバルな文脈と局所的な実体関係を効果的に統合することができず、誤解、理解バイアス、幻覚を引き起こす。 これらの制約に対処するために、風刺画像理解を強化するために設計されたトレーニング不要のフレームワークであるSatireDecoderを提案する。 本稿では,視覚的カスケードデカップリングを行い,画像を局所的・大域的セマンティック表現に分解するマルチエージェントシステムを提案する。 さらに、不確実性分析によって導かれる連鎖推論戦略を導入し、複雑な風刺理解プロセスを、不確実性を最小限に抑えたシーケンシャルなサブタスクに分解する。 本手法は幻覚を低減しつつ解釈精度を大幅に向上させる。 実験の結果,SatireDecoderは視覚的風刺の理解において既存のベースラインよりも優れており,曖昧で高レベルなセマンティックタスクにおける視覚言語推論に有望な方向性を提供することがわかった。

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