Core Concepts
提案された新しいアプローチは、合成画像テキストペアを生成して視覚言語モデルのトレーニングを強化します。
Abstract
画像キャプショニングにおけるVLMの効率的なトレーニングのための合成データ生成手法に焦点を当てています。
人間が注釈付けしたデータだけでなく、完全に合成されたデータも使用してVLMの性能向上を実証しています。
合成イメージは、リアルなイメージと比較してパフォーマンスを改善し、データ効率性を示しています。
テキストベースのデータも活用することで、VLMの機能向上が可能であることを強調しています。
合成データ生成によるVLMパフォーマンス向上の重要性が示されています。
1. Introduction
VLMs combine visual and textual information.
Limited data availability hinders VLM performance.
2. Related Works
VLMs use image encoders coupled with LLMs.
3. Synth2
Method involves synthetic text and image generation.
4. Experiments
Synthetic images improve VLM performance significantly.
5. Limitations
Limited quantity of fully synthetic data used.
6. Conclusions
Synthetic data generation enhances VLM training.
7. Broader Impact
Societal consequences of generative models must be considered.
Stats
この研究では、合成画像テキストペアを使用したVLMトレーニングにおいて、以下の結果が示されました:
ベースラインモデルに比べて合成イメージはパフォーマンスを25%以上向上させました。
完全に合成されたデータ(GenPair)はCIDErスコアで17.2%向上しました。