Fugu-MT 論文翻訳(概要): VisualDeltas: Learning Preferences from Visual Quality Perturbations

論文の概要: VisualDeltas: Learning Preferences from Visual Quality Perturbations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07272v1
Date: Sat, 07 Mar 2026 16:14:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-03-10 15:13:14.197553
Title: VisualDeltas: Learning Preferences from Visual Quality Perturbations
Title（参考訳）: VisualDeltas:ビジュアル品質の摂動から学ぶ
Authors: Hailiang Huang, Yihao Liu, Shengyue Guan, Haoze Li, Sujian Li,
Abstract要約: VisualDeltasは、マルチモーダルデータの視覚的品質変化から監督を抽出する。 VisualDeltasは、人間のアノテーションや外部の教師に頼ることなく、情報的好みのシグナルを誘導する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.99199662469968
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present VisualDeltas, a lightweight preference-learning framework that extracts supervision from visual quality variations in multimodal data. By leveraging the systematic impact of image quality on visual perception and reasoning, VisualDeltas induces informative preference signals without relying on human annotations or external teachers. The framework supports both label-free and label-based regimes, enabling flexible use of available supervision when present. Across diverse multimodal benchmarks and model scales, VisualDeltas consistently outperforms rejection-sampling fine-tuning and improves generalization, and extends naturally to a range of visual degradations.
Abstract（参考訳）: マルチモーダルデータの視覚的品質変化から監督を抽出する軽量な嗜好学習フレームワークであるVisualDeltasを提案する。画像品質の体系的な影響を視覚的知覚と推論に活用することにより、VisualDeltasは人間のアノテーションや外部教師に頼ることなく、情報的嗜好シグナルを誘導する。このフレームワークはラベルフリーとラベルベースのレギュレーションの両方をサポートしており、現在利用可能な監視を柔軟に利用することができる。多様なマルチモーダルベンチマークとモデルスケールにわたって、VisualDeltasはリジェクションサンプリングの微調整を一貫して上回り、一般化を改善し、様々な視覚的劣化に自然に拡張する。

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