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LaMP-Cap: Generación de títulos de figuras personalizados con perfiles de figuras multimodales
Created by
Haebom
Autor
Ho Yin 'Sam' Ng, Ting-Yao Hsu, Aashish Anantha Ramakrishnan, Branislav Kveton, Nedim Lipka, Franck Dernoncourt, Dongwon Lee, Tong Yu, Sungchul Kim, Ryan A. Rossi, Ting-Hao 'Kenneth' Huang
Describir
Este artículo destaca la necesidad de personalizar los pies de figura generados por IA para que se ajusten al estilo del autor y al del campo. Presentamos LaMP-Cap, un conjunto de datos para generar pies de figura personalizados mediante perfiles multimodales. LaMP-Cap proporciona no solo la imagen de cada figura, sino también hasta tres perfiles (incluyendo la imagen, el pie de figura y el párrafo de cita) de otras figuras del mismo documento para caracterizar su contexto. Los resultados experimentales muestran que el uso de la información del perfil ayuda a generar pies de figura más similares a los escritos por el autor, y que las imágenes de los perfiles son más informativas que los párrafos de cita de la figura. Esto demuestra las ventajas de los perfiles multimodales.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Demostramos empíricamente la utilidad de generar títulos de imágenes personalizados utilizando perfiles multimodales (imagen, texto).
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Se espera que el conjunto de datos LaMP-Cap haga una contribución significativa a futuras investigaciones sobre la generación de subtítulos de imágenes personalizados.
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Descubrimos que la información de la imagen dentro de un perfil es más efectiva para generar subtítulos que la información de texto.
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Limitations:
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Es necesaria una revisión más profunda del tamaño y la diversidad del conjunto de datos LaMP-Cap.
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Es necesario ampliar el conjunto de datos para reflejar de forma más completa los diferentes tipos de ilustraciones y estilos de autor.
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Se debe considerar la posibilidad de sobreajuste a dominios específicos o estilos de autor.