핵심 개념
만화 텍스트-클로즈 작업을 위한 멀티모달-LLM 아키텍처의 혁신적인 소개와 성능 향상.
초록
본 논문은 만화 텍스트-클로즈 작업에 대한 새로운 멀티모달-LLM 아키텍처를 소개하고 성능을 향상시키는 방법을 탐구합니다.
텍스트-클로즈 작업의 정의와 과제, 이미지 및 텍스트 파이프라인에 대한 개요를 제공합니다.
다양한 이미지 표현 및 OCR 기술에 대한 실험 결과를 제시하고, 새로운 OCR 데이터셋을 소개합니다.
다양한 모델 구성 및 실험 결과를 비교하여 성능을 분석합니다.
대화 생성 작업에 대한 실험 결과와 성능 평가를 제시합니다.
통계
"우리는 새로운 OCR 데이터를 사용하여 성능을 향상시켰습니다."
"우리의 모델은 기존 모델보다 최대 10%의 성능 향상을 달성했습니다."
"도메인 적응된 ResNet 아키텍처는 최신 멀티모달 LLM 이미지 인코더와 유사한 결과를 달성했습니다."
인용구
"우리는 새로운 OCR 데이터를 사용하여 성능을 향상시켰습니다."
"도메인 적응된 ResNet 아키텍처는 최신 멀티모달 LLM 이미지 인코더와 유사한 결과를 달성했습니다."