マルチモダールLLMに欠かせない画像説明文（画像キャプション）について解説

はじめに

マルチモダール学習モデル（Multimodal Learning Models, MMLMs）は、テキスト、画像、音声など複数のモダリティを統合して理解する能力を持つ人工知能です。その中でも特に重要なのが「画像説明文（Image Captioning）」であり、これは画像の内容を理解し、それを自然言語で表現するプロセスを指します。本稿では、マルチモダアルLLMにおける画像説明文の役割とその重要性について解説するとともに、画像説明文の収集方法についても紹介します。

画像説明文とは？

画像説明文は、コンピュータビジョンと自然言語処理の技術を組み合わせて、画像の内容を自然な言葉で説明するタスクです。

具体的には、以下のような役割を果たします：

視覚的細部の知覚の向上

入力画像の解像度を上げることで、モデルはより多くの視覚的細部を把握できるようになり、複雑なシーンを理解する能力が向上する。 例えば、LLaVA-NeXTモデルは、入力画像の解像度を4xピクセルに高め、672x672、336x1344、1344x336の複数のアスペクト比をサポートすることで、画像内の複雑なディテールを知覚する能力を大幅に向上させています。

視覚的推論とOCR能力の向上

視覚的コマンドを改良してデータミキシングをチューニングすることで、モデルはより優れた視覚的推論とOCR（光学式文字認識）能力を提供できるようになりました。

世界知識によるマルチシーンカバレッジと論理的推論

画像記述データは、複雑なシーンにおける多様性と論理的関係を扱うために重要な、強化された世界知識と論理的推論によって、モデルがより多くのシーンをカバーすることを可能にします。

3D空間理解

画像記述データは、モデルが3D空間を理解するのに役立ちます。これは、奥行き情報を取得し、複雑なシーンにおける空間関係を理解するのに重要です。

クロスモーダル融合

画像記述技術は、コンピュータビジョンと自然言語処理技術を組み合わせることで、モデルが画像内のオブジェクト、シーン、およびそれらの間の関係を認識し、自然言語による記述を生成できるようにするもので、複雑なシーンにおけるクロスモーダル情報の理解に非常に役立つ。

マルチ画像入力を持つ複雑なシーンの処理

マルチ画像入力を持つ複雑なシーンでは、画像記述データはモデルが粗視化情報と細視化情報を融合するのに役立ち、大規模なマルチモーダルモデルの効果を向上させることができる。 例えば、MaVEnモデルは、粗視化された情報と細視化された情報を融合することで、多画像入力の複雑なシーンにおけるマルチモーダルグランドモデルの効果を大幅に向上させる。

長いコンテキストの処理能力

画像記述データは、モデルが複雑なシーンや複数の画像を含む長い文書を処理することを可能にします。これは、長いコンテンツを理解し要約したり、複数の画像を含む複雑なシーンを処理したりするのに非常に重要です。

弊社の既製データセットご案内

70,000セット多国スタイル画像説明データ

スペイン、ポルトガル、イタリア、フランス、ドイツ、日本、韓国の7カ国をカバーし、ランドマーク、手工芸品、食べ物、書画、祭り、衣装、楽器などを含みます。説明文の言語は中国語とその国の言語で、画像の総画素数は200万ピクセルに達し、説明文は20～60ワードになります。

100万セットの高画質動画説明文データ

100万本の動画とそれに対応する英語と中国語の説明文書が含まれています。動画は、風景、建築、人物、植物、動物、バーチャルレンダリング、食べ物、オブジェ、空撮、コマ撮り、スローモーション撮影、接写などの要素を含み、解像度は1920x1080以上で、5秒以上になります。このデータは、ビジュアルビッグモデルのトレーニング、ビデオ生成、ビデオ説明やその他のタスクに使用することができます。

10万セットのグラフ説明文とQ&Aデータ

様々な種類の画像コンテンツに対する中国語または英語によるキャプションとQ&Aデータセット。質問応答データは構造化記述とQ&A両方を含みます。

2万セット人物行動キャプションデータ

収集シーンは、屋内、屋外、その他様々なシーンがあり、人の行動も多種多様です。その内容は、個人または集団の生活、スポーツ、娯楽、生産、ビジネスなど多方面に及びます。 各画像は説明文を付けられ、説明された部分は画像の中でアノテーションされています。

2万セット自然シーンOCR説明文データ

アジア言語とヨーロッパ言語、計14言語を収録し、店舗看板、駅看板、ポスター、道路標識など、様々なアングルのシーンを収録しています。説明文言語は英語で、主に文字の配置、文字内容、色などを記述しています。

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