이 논문은 멀티모달 생성 모델 MiniGPT-5를 소개합니다. MiniGPT-5는 기존 대형 언어 모델(LLM)과 텍스트-이미지 생성 모델을 통합하여, 텍스트와 이미지를 동시에 생성할 수 있는 새로운 접근법을 제시합니다.
주요 내용은 다음과 같습니다:
"생성 보켄(generative vokens)"이라는 특별한 시각 토큰을 도입하여 텍스트와 시각 정보를 연결합니다. 이를 통해 LLM이 이미지를 직접 생성할 수 있게 됩니다.
두 단계의 훈련 전략을 사용합니다. 첫 번째 단계에서는 텍스트-이미지 쌍 데이터를 활용하여 시각 특징을 추출하고, 두 번째 단계에서는 멀티모달 데이터를 활용하여 텍스트와 이미지의 조화를 최적화합니다.
분류기 없는 지침 기법을 도입하여 생성된 텍스트와 이미지의 일관성을 높입니다.
실험 결과, MiniGPT-5는 기존 모델들에 비해 VIST와 MMDialog 데이터셋에서 우수한 성능을 보였습니다. 특히 사람 평가에서 언어 연속성, 이미지 품질, 멀티모달 일관성 측면에서 각각 55%, 53%, 56%의 우수한 결과를 달성했습니다.
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by Kaizhi Zheng... a las arxiv.org 03-19-2024
https://arxiv.org/pdf/2310.02239.pdfConsultas más profundas