Analysis-by-Proxy:VLMs作为条件编码器中的定位信号

Analysis-by-Proxy: Localization Signals in VLMs Operating as Condition Encoders

精选理由

这篇论文把VLM做图像编辑时定位不准的老问题挖到底了——原来不是模型不行,是提取信号的方式错了。他们用了个'代理分析'的巧招,把隐藏的定位信号给揪了出来,搞编辑管线的值得一看。

AI 摘要

本文研究VLM在扩散图像编辑管线中作为条件编码器时的定位能力下降问题。作者提出Analysis-by-Proxy框架,训练轻量级代理模型在VLM中间表示上执行辅助定位任务。实验发现,在单次前向传递约束下,定位信号未可靠传播到预设条件层配置,而是隐藏在随输入提示变化的中间表示中。该框架揭示了现有编辑管线条件提取策略的根本失败,为设计更合理的条件架构提供了方向。

AI 翻译 · 中文

本文研究VLM在扩散图像编辑管线中作为条件编码器时的定位能力下降问题。作者提出Analysis-by-Proxy框架,训练轻量级代理模型在VLM中间表示上执行辅助定位任务。实验发现,在单次前向传递约束下,定位信号未可靠传播到预设条件层配置,而是隐藏在随输入提示变化的中间表示中。该框架揭示了现有编辑管线条件提取策略的根本失败,为设计更合理的条件架构提供了方向。

arXiv cs.AIVision-Language Models (VLMs) are increasingly utilized as the conditioning backbone for diffusion-based image editing due to their remarkable multimodal reasoning capabilities. While standalone VLMs demonstrate strong l