본 논문은 대규모 비전-언어 모델에서 지속적인 문제로 남아있는 객체 환각(Object Hallucination, OH)을 해결하기 위해, 추가적인 모델 훈련 없이 기존의 대조적 디코딩 연구를 기반으로 개선된 방법인 RVCD(Retrieval Visual Contrastive Decoding)를 제안합니다. RVCD는 로짓 수준에서 음성 이미지와 양성 이미지를 활용하여, 단일 개념을 나타내도록 설계된 AI 생성 이미지를 명시적으로 참조합니다. 제안된 방법은 기존의 디코딩 기반 방법들보다 상당한 성능 향상을 보여줍니다.
