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X-Indicación: Hacia la generación universal de imágenes en contexto en modelos de la Fundación del Lenguaje de Visión Autorregresiva

Created by
  • Haebom

Autor

Zeyi Sun, Ziyang Chu, Pan Zhang, Tong Wu, Xiaoyi Dong, Yuhang Zang, Yuanjun Xiong, Dahua Lin, Jiaqi Wang

Describir

Este artículo presenta X-Prompt, un modelo autorregresivo de visión y lenguaje (VLM) que aprovecha las capacidades de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM). X-Prompt está diseñado para ofrecer un rendimiento competitivo en diversas tareas de generación de imágenes, incluyendo tareas existentes y desconocidas, mediante un marco de aprendizaje contextual. Específicamente, admite secuencias de tokens contextuales más largas y mejora la generalización a tareas desconocidas mediante un diseño especializado que comprime eficientemente las características importantes de los ejemplos contextuales. Posteriormente, gestiona la generación general de imágenes con un reconocimiento mejorado de tareas a partir de ejemplos contextuales mediante un enfoque de aprendizaje unificado para la predicción de texto e imágenes. Verificamos su rendimiento en diversas tareas de generación de imágenes existentes y su generalización a tareas desconocidas mediante experimentos exhaustivos.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Presentamos un enfoque novedoso para la tarea común de generación de imágenes aprovechando el aprendizaje basado en el contexto.
X-El mensaje demuestra un desempeño competitivo en tareas conocidas y desconocidas.
Maneje secuencias de tokens de contexto largas y mejore la capacidad de generalización a través de una compresión de características eficiente.
Proporciona un mejor reconocimiento de tareas a través de un enfoque de aprendizaje integrado.
Limitations:
Limitations no se menciona específicamente en el artículo. Se requieren más experimentos y análisis para comprender mejor el rendimiento y las limitaciones del modelo. Por ejemplo, se requiere un análisis comparativo más detallado con otros modelos VLM. Además, no se ha analizado la posible degradación del rendimiento en ciertos tipos de tareas de generación de imágenes.
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