HUMORCHAIN: Theory-Guided Multi-Stage Reasoning for Interpretable Multimodal Humor Generation
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저자
Jiajun Zhang, Shijia Luo, Ruikang Zhang, Qi Su
개요
HUMORCHAIN은 시각적 이해와 유머 생성 능력을 통합하는 멀티모달 유머 생성 모델로, 유머 이론에 기반한 다단계 추론 프레임워크를 제안합니다. 이 모델은 시각적 의미 파싱, 유머 및 심리학 기반 추론, 유머 평가를 위한 미세 조정된 판별자를 통합하여 해석 가능하고 제어 가능한 인지 추론 체인을 형성합니다. HUMORCHAIN은 Meme-Image-No-Text, Oogiri-GO, OxfordTVG-HIC 데이터셋에서 기존 모델보다 우수한 성능을 보였습니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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유머 이론에 기반한 구조화된 추론을 통해 인간의 인지에 부합하는 유머를 생성할 수 있음을 입증했습니다.
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시각적 이해와 유머 생성 능력을 결합한 새로운 멀티모달 유머 생성 모델을 제시했습니다.
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해석 가능하고 제어 가능한 인지 추론 체인을 통해 모델의 작동 방식을 이해하고 개선할 수 있는 기반을 마련했습니다.
