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合成画像検索のための大規模言語モデル

(CoLLM: A Large Language Model for Composed Image Retrieval)

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田中専務

拓海先生、お疲れ様です。最近、部下から画像を使ったAIの話をよく聞くのですが、正直ピンと来ないのです。私たちの現場で本当に役立つものなのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。今回お話しする研究は、画像検索をもっと柔軟にする技術で、参照画像と「ここをこう変えてほしい」という文を組み合わせて目的の画像を探すものですよ。

田中専務

参照画像と文を組み合わせて検索というと、例えば現物の写真を示して「色を変えてこういう感じの候補を出して」と言うときに使えるということでしょうか。これって要するに、本当に現場で使えるのかを知りたいのです。

AIメンター拓海

いい質問ですよ、田中専務。要点は三つで説明しますね。1) 参照画像と変更要望を同時に理解する仕組みを作ったこと、2) それを大量の合成データで学習させて現実に近い問いにも答えられるようにしたこと、3) 大規模言語モデル(LLM: Large Language Model 大規模言語モデル)を使うことで文の意味を深く理解できる点、です。

田中専務

なるほど。ですがデータを大量に用意するのは費用や時間がかかりますよね。現場で使えるようにするには投資対効果が気になります。

AIメンター拓海

良い視点ですね。ここも三点で整理します。1) 生データを一つずつ作る代わりに、既存の画像とキャプションを組み合わせて

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

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