LLaVA-OneVision: 簡単な視覚タスク転移

[yukihiko-fuyuki]

タイトル: LLaVA-OneVision: 簡単な視覚タスク転移

リンク: https://arxiv.org/abs/2408.03326

概要:

LLaVA-NeXT ブログシリーズで得られたデータ、モデル、視覚表現に関する知見を統合し、オープンな大規模マルチモーダルモデル (LMM) のファミリーである LLaVA-OneVision を開発しました。実験の結果、LLaVA-OneVision は、単一画像、複数画像、動画の 3 つの重要なコンピュータビジョンシナリオにおいて、オープン LMM の性能限界を同時に押し上げる最初の単一モデルであることが示されました。重要なことに、LLaVA-OneVision の設計により、異なるモダリティ/シナリオ間での強力な転移学習が可能になり、新たな機能が生まれています。特に、画像から動画へのタスク転移を通じて、強力な動画理解とクロスシナリオ機能が実証されています。

[yukihiko-fuyuki]

@yukihiko-fuyuki が以下のラベルを提案し、適用しました：

• ビジョン言語モデル
• 大規模言語モデル
• 自己教師あり学習

[yukihiko-fuyuki]

論文要約

LLaVA-OneVision: 簡単な視覚タスク転移 論文要約

• 従来の画像認識AIは、画像、複数画像、動画など、扱うデータ形式ごとに別々のモデルが必要だった。
• LLaVA-OneVisionは、画像、複数画像、動画のすべてを扱える単一のAIモデルである。
• LLaVA-OneVisionは、異なるデータ形式間で学習内容を共有できるため、従来のモデルよりも高性能。
• 特に、静止画の知識を動画認識に活用することで、高い動画理解能力を実現。

つまり、LLaVA-OneVisionは、画像や動画を問わず、様々な視覚情報を理解できる、より汎用性の高いAIモデルと言える。