AIBR プレミアム
田中専務
拓海先生、最近の論文で「既存の画像理解モデルが細部を見落とす問題を、生成モデルを使って直す」という話を聞きましたが、要するにうちの現場で使っている分類モデルの精度を上げるための話ですか？具体的に何が変わるんでしょうか。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！大枠を三点で整理しますよ。第一に、対象はCLIP（Contrastive Language-Image Pre-training、コントラスト言語・画像事前学習）という視覚と言語を結び付ける基盤モデルです。第二に、問題はCLIPの画像側エンコーダが「詳細」を苦手にする点で、部品の微妙な差や局所的な特徴を見落としがちなのです。第三に、今回の手法は生成モデルの視覚的再現性を利用して、その『詳細を捉える力』を画像エンコーダに移すということです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
田中専務
生成モデルを使うというと、画像を新しく作るタイプの技術ですよね。うちの製造ラインだと不良品の微妙な傷や印字の差を見分けたいのですが、これも改善できるのでしょうか。
AIメンター拓海
その通りです。生成モデルは画像の分布全体を学ぶため、細部の再現に強い性質があります。例えるなら、従来のCLIPは地図をざっくり持っているガイド役で、生成モデルは現地で写真を撮って詳細を示すカメラマンです。今回のアプローチはカメラマンの視点をガイド役に教え込むことで、ガイドの地図がより詳細になるよう仕向ける方法です。投資対効果の観点でも、既存のCLIPの上に微調整で効果を取れるため、ゼロから作り直すより現実的です。
田中専務
