213-B1｜“概念-属性-描述”结构的属性树提示学习；混合头注意力；具体与抽象概念的视觉属性；角色感知TV音视频字幕生成

文章预览

AIGC   Research 主编｜ 庄才林（Cailin Zhuang） 技术支持｜胡耀淇（Yaoqi Hu） Topic: Multi-modal｜VLM｜Tree of Attributes Prompt Learning Tree of Attributes Prompt Learning for Vision-Language Models 2024-10-15｜Harvard, Mass General Brigham, Microsoft AI for Good Lab ｜ 🟡 http://arxiv.org/abs/2410.11201v1 概述 本研究提出了一种新颖的 “属性树提示学习”（Tree of Attributes Prompt Learning, TAP ）方法，旨在优化视觉语言模型（VLMs）在下游任务中的表现。 传统的提示学习方法通常仅通过类别名称来生成学习提示，而未能充分利用类别名称所蕴含的丰富上下文信息 。TAP通过引导大型语言模型（LLMs）生成具有 “概念-属性-描述”结构的属性树，从而提取结构化知识图谱，增强模型对视觉内容的理解 。此外，TAP还引入了专门针对视觉属性的文本和视觉提示，确保模型在处理特定图像时能够有效对齐相关描述。通 ………………………………