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实体 Factorized MLLM Embeddings

Factorized MLLM Embeddings

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  1. TOOL · CL_340313 ·

    新的FactEmbed方法使用多模态大语言模型改进组合图像检索

    研究人员推出了一种新颖的组合图像检索（CIR）方法——因子化多模态大语言模型嵌入（FactEmbed）。该方法旨在通过解耦查询理解与嵌入生成，来改进多模态大语言模型（MLLMs）理解和利用组合查询的方式。FactEmbed使用因子化潜在表示来模拟视觉修改，并在生成用于检索的判别性表示之前，将其与目标语义相结合。