通过视觉对比解码减轻大型视觉语言模型中的物体幻觉
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。大视觉语言模型（LVLMs）通过视觉识别和语言理解相结合，生成连贯且与上下文相关的内容，但仍然存在物体幻觉问题。本文介绍一种名为 Visual Contrastive Decoding（VCD）的简单且无需训练的方法，通过对比原始和失真的视觉输入产生的输出分布，有效降低统计偏差和单模式先验产生物体幻觉的影响，确保生成的内容与视觉输入密切相关，从而产生上下文准确的输出。实验证明，VCD...
大视觉语言模型（LVLMs）通过视觉识别和语言理解相结合，生成连贯且与上下文相关的内容。本文介绍了一种名为Visual Contrastive Decoding（VCD）的方法，通过对比原始和失真的视觉输入产生的输出分布，降低物体幻觉问题的影响，确保生成的内容与视觉输入密切相关。实验证明，VCD在不同的LVLM族群中减轻了物体幻觉问题，并在通用LVLM基准测试中表现出色。
