視覚と言語における欠落要素：コミック理解に関する調査

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タイトル: 視覚と言語における欠落要素：コミック理解に関する調査

リンク: https://arxiv.org/abs/2409.09502

概要:

近年、視覚言語モデルは、文書理解、画像による質問応答、グラウンディングなど、幅広いタスクにおいて、しばしばゼロショット設定で高い性能を発揮できる多用途なシステムへと進化してきました。複雑で多面的な分野である漫画理解は、これらの進歩から大きな恩恵を受ける可能性があります。漫画は、視覚とテキストの豊かな物語を組み合わせたメディアであり、画像分類、物体検出、インスタンスセグメンテーション、連続したパネルを通じたより深い物語理解など、AIモデルに挑戦するタスクを提供します。しかし、スタイル、読順、非線形ストーリーテリングにおける独創的なバリエーションを特徴とする漫画のユニークな構造は、他の視覚言語分野とは異なる課題を提示します。本稿では、データセットとタスクの両方の観点から、漫画理解に関する包括的なレビューを紹介します。私たちの貢献は5つあります。(1) 漫画メディアの構造を分析し、その特徴的な構成要素を詳述する。(2) 漫画研究で広く使用されているデータセットとタスクを調査し、この分野の進歩におけるそれらの役割を強調する。(3) 漫画内の視覚言語タスクを再定義し、将来の研究の基礎を築く新しい分類法である漫画理解の層 (LoCU) フレームワークを紹介する。(4) LoCU フレームワークに従って、既存の方法の詳細なレビューと分類を提供する。(5) 最後に、現在の研究課題を強調し、特に漫画に適用される視覚言語モデルの文脈における将来の探求の方向性を提案する。本稿は、漫画の知能のためのタスク指向フレームワークを提案した最初の試みであり、データの可用性とタスク定義の重要なギャップに対処することで、将来の研究を導くことを目指しています。この調査に関連するプロジェクトは、https://github.com/emanuelevivoli/awesome-comics-understanding で公開されています。

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@yukihiko-fuyuki が以下のラベルを提案し、適用しました：

• survey
• image-captioning
• dataset

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論文要約

論文要約: 「視覚と言語における欠落要素：コミック理解に関する調査」

この論文は、近年進歩が目覚ましい視覚言語モデルを用いた漫画理解という新たな研究分野の可能性と課題を包括的にレビューしています。

要点:

• 漫画理解の重要性: 漫画は視覚とテキストが織りなす複雑な物語形式であり、AIモデルにとって画像認識からストーリー理解まで幅広い課題を提供します。
• 漫画特有の課題: 独自のスタイル、読順、非線形な物語展開は、既存の視覚言語モデルでは対応が難しい側面です。
• 論文の貢献:
  1. 漫画の構造と構成要素を詳細に分析
  2. 既存の漫画研究用データセットとタスクをレビュー
  3. 漫画理解のための新たな分類体系 "漫画理解の層 (LoCU)" を提案
  4. LoCUに基づいた既存手法の分類と詳細なレビュー
  5. 今後の研究課題と方向性を提示
• LoCU フレームワーク: 漫画理解を階層化し、各層におけるタスクと手法を整理することで、今後の研究の基盤となることを目指しています。
• 今後の展望: データセットの充実、LoCUに基づいたタスク定義の深化、漫画特有の課題に対応できる視覚言語モデルの開発などが期待されます。

結論: 本論文は、漫画理解という新たな研究分野における包括的なレビューと、今後の研究の指針となる "漫画理解の層 (LoCU)" フレームワークを提案しており、今後の発展が期待されます。