論文の概要: Vision-Enhanced Large Language Models for High-Resolution Image Synthesis and Multimodal Data Interpretation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12595v1
• Date: Sun, 14 Dec 2025 08:28:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.335401
• Title: Vision-Enhanced Large Language Models for High-Resolution Image Synthesis and Multimodal Data Interpretation
• Title（参考訳）: 高解像度画像合成とマルチモーダルデータ解釈のための視覚強調大言語モデル
• Authors: Karthikeya KV,
• Abstract要約: 本研究では,視覚拡張大言語モデル(LLM)と高度なトランスフォーマベースアーキテクチャを統合するための変換フレームワークを提案する。 提案モデルでは, ノイズとデータを線形経路に接続し, 効率的かつ高品質な生成を可能にする整流機構を組み込んだ。 このフレームワークは、合成画像とコヒーレントなマルチモーダル表現において、非平行な忠実性を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: This research introduces a transformative framework for integrating Vision-Enhanced Large Language Models (LLMs) with advanced transformer-based architectures to tackle challenges in high-resolution image synthesis and multimodal data interpretation. The proposed model incorporates a rectified flow mechanism that connects noise and data with linear paths, enabling efficient and high-quality generation. A bidirectional tokenization strategy is employed to seamlessly merge inputs from text, image, and video modalities, fostering a unified understanding across diverse data types. By embedding spatial-temporal features and leveraging a hybrid text-image sequence modeling approach, the framework achieves unparalleled fidelity in synthesized images and coherent multimodal representations. The architecture is optimized with a noise-aware learning algorithm, addressing discrepancies in noisy data distributions and improving generative performance under varying input conditions. Rigorous evaluations on benchmark datasets demonstrate a 25% increase in image resolution clarity and a 20% reduction in computational requirements compared to diffusion-based methods. Furthermore, the model exhibits robust scalability and adaptability, showcasing its potential in applications like autonomous systems, creative content generation, and advanced video analysis. This work underscores the role of vision-centric LLMs in redefining capabilities in computer vision and multimodal artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,高分解能画像合成とマルチモーダルデータ解釈の課題に対処するために,ビジョン拡張大言語モデル(LLM)と高度なトランスフォーマーベースアーキテクチャを統合するための変換フレームワークを提案する。 提案モデルでは, ノイズとデータを線形経路に接続し, 効率的かつ高品質な生成を可能にする整流機構を組み込んだ。 双方向トークン化戦略は、テキスト、画像、ビデオモダリティからの入力をシームレスにマージし、多様なデータタイプに対する統一的な理解を促進する。 空間的時間的特徴を埋め込み、ハイブリッドテキスト画像シーケンスモデリングアプローチを活用することにより、合成画像とコヒーレントなマルチモーダル表現において、非並列な忠実性を実現する。 アーキテクチャはノイズ認識学習アルゴリズムを用いて最適化され、ノイズの多いデータ分布の相違に対処し、入力条件の異なる生成性能を向上させる。 ベンチマークデータセットの厳密な評価は、拡散に基づく手法と比較して、画像の解像度が25%向上し、計算要求が20%減少したことを示している。 さらに、このモデルは堅牢なスケーラビリティと適応性を示し、自律システム、クリエイティブコンテンツ生成、高度なビデオ分析などのアプリケーションにその可能性を示す。 この研究は、コンピュータビジョンとマルチモーダル人工知能における再定義能力における視覚中心のLLMの役割を浮き彫りにする。

関連論文リスト

• Exploring a Unified Vision-Centric Contrastive Alternatives on Multi-Modal Web Documents [99.62178668680578]
  本稿では,単一の視覚変換器を用いてテキスト,画像,それらの組み合わせをモデル化する統合フレームワークであるビジョン中心コントラスト学習(VC2L)を提案する。 VC2Lは完全にピクセル空間で動作し、テキスト、ビジュアル、または組み合わせのいずれでも、すべての入力を画像として描画する。 ウェブ文書における複雑なクロスモーダル関係を捉えるため、VC2Lは連続するマルチモーダルセグメントを整列するスニペットレベルのコントラスト学習目標を採用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-21T14:59:29Z)
• Query-Kontext: An Unified Multimodal Model for Image Generation and Editing [53.765351127477224]
  統一マルチモーダルモデル(UMM)はテキスト・ツー・イメージ生成(T2I)と編集(TI2I)において顕著な性能を示した。 本稿では,マルチモーダル入力から符号化されたセマンティックキューと粗粒度画像条件からなるマルチモーダルコンテクス」を用いて,VLMと拡散モデルをブリッジする新しいアプローチであるQuery-Kontextを紹介する。 実験により,本手法は強い統一ベースラインと一致し,いくつかのケースにおいてタスク固有の最先端手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-30T17:59:46Z)
• Multi-Modal Interpretability for Enhanced Localization in Vision-Language Models [2.984679075401059]
  本稿では,視覚言語モデルの解釈性向上を目的としたマルチモーダル説明型学習フレームワークを提案する。 我々のアプローチは、複数の意味レベルで特徴を処理し、異なる粒度における画像領域間の関係をキャプチャする。 意味関係情報を勾配に基づく属性マップに組み込むことで、MMELはより焦点を絞った、文脈を意識した視覚化を実現できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-17T18:18:59Z)
• Mogao: An Omni Foundation Model for Interleaved Multi-Modal Generation [54.588082888166504]
  我々は、因果アプローチを通じてインターリーブされたマルチモーダル生成を可能にする統一的なフレームワークであるMogaoを提案する。 Mogooは、Deep-fusion設計、デュアルビジョンエンコーダ、インターリーブされた回転位置埋め込み、マルチモーダル分類器フリーガイダンスなど、アーキテクチャ設計における重要な技術的改善のセットを統合している。 実験により,モガオはマルチモーダル理解とテキスト・ツー・イメージ生成において最先端の性能を発揮するとともに,高品質でコヒーレントなインターリーブ・アウトプットの創出にも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-08T17:58:57Z)
• Multi-Head Attention Driven Dynamic Visual-Semantic Embedding for Enhanced Image-Text Matching [0.8611782340880084]
  本研究は,MH-CVSE (Multi-Headed Consensus-Aware Visual-Semantic Embedding) を用いた視覚的セマンティック埋め込みモデルを提案する。 本モデルでは,コンセンサスを意識した視覚的セマンティック埋め込みモデル(CVSE)に基づくマルチヘッド自己認識機構を導入し,複数のサブ空間の情報を並列に取得する。 損失関数設計においては、MH-CVSEモデルは、損失値自体に応じて動的に重量を調整するために動的重量調整戦略を採用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-26T11:46:22Z)
• Unifying Visual and Semantic Feature Spaces with Diffusion Models for Enhanced Cross-Modal Alignment [20.902935570581207]
  本稿では,マルチモーダルアライメント・アンド・リコンストラクション・ネットワーク(MARNet)を導入し,視覚ノイズに対するモデルの耐性を高める。 MARNetは、異なるドメイン間で情報をスムーズかつ安定的にブレンドする、クロスモーダル拡散再構成モジュールを含んでいる。 2つのベンチマークデータセットであるVireo-Food172とIngredient-101で実施された実験は、MARNetがモデルによって抽出された画像情報の品質を効果的に改善することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-26T16:30:18Z)
• 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)
• Learning Deformable Image Registration from Optimization: Perspective, Modules, Bilevel Training and Beyond [62.730497582218284]
  マルチスケールの伝搬により微分同相モデルを最適化する,新しいディープラーニングベースのフレームワークを開発した。 我々は,脳MRIデータにおける画像-アトラス登録,肝CTデータにおける画像-画像登録を含む,3次元ボリュームデータセットにおける画像登録実験の2つのグループを実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-30T03:23:45Z)

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。