Making Imagination Clearer! Visual Imagination in Multimodal Machine Translation Based on Stable Diffusion

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内容提要

该研究提出了一种新方法,结合稳定扩散的想象网络和增强学习,有效利用视觉信息,显著提升多模态翻译效果。

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关键要点

  • 该研究提出了一种新方法,结合稳定扩散的想象网络和增强学习。
  • 研究解决了在机器翻译中有效利用视觉信息的挑战。
  • 方法特别适用于缺乏大量手动图像注释的双语平行句子对。
  • 通过增强学习的启发式人类反馈,确保生成的图像与源句子一致。
  • 该方法显著提升了多模态机器翻译的效果,特别是在Multi30K多模态MT基准测试中,平均提升超过14 BLEU分。
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