Image In Wordsは、画像から超詳細なテキストを生成するために設計された生成モデルです。特に、大規模言語モデル（LLM）アシスタントの認識タスクや、より複雑なシナリオでのAI認識および説明能力を活用するために適しています。このツールは英語のみをサポートしており、約100,000時間の英語データを使用してトレーニングされています。Image In Wordsは、さまざまなテストで高い品質と自然さを示しています。
Image In Wordsの特徴は以下の通りです：
- 超詳細な画像説明：人間が関与する注釈フレームワークを利用し、各画像説明が高いレベルの詳細と正確さを保証します。これにより、既存のデータセットでよく見られる短くて関連性の低い説明の問題を回避します。
- モデル性能の大幅な向上：IIWデータで微調整された視覚言語モデルは、説明の正確さと一貫性が大幅に向上し、以前の作業と比較してモデル性能が31％向上しました。
- 架空の内容の削減：厳密な検証技術により、説明に架空の内容が含まれることを減らし、説明が画像の詳細を真に反映することを保証します。
- 読みやすさと包括性：フレームワークによって生成された説明は、詳細で読みやすく、広範な聴衆に理解可能です。視覚コンテンツのすべての関連する側面を捉えることで包括性を確保します。
- 視覚言語推論能力の強化：IIWデータでトレーニングされたモデルを使用することで、視覚言語推論能力が大幅に強化され、視覚コンテンツの理解と解釈が向上し、より正確で意味のある説明を生成します。
- 幅広い応用：IIWフレームワークは、視覚障害者のアクセシビリティ向上、画像検索機能の強化、より正確なコンテンツレビューなど、複数の実用的な応用で優れた成果を上げており、さまざまな分野でのその広範な可能性を示しています。
IIW-Benchmark Evalデータセットの豊富なバージョン、IIWによる人間が書いた説明（画像およびオブジェクトレベルの注釈）、以前の作業（DCI、DOCCI）との比較、機械生成のLocNarおよびXM3600データセットがオープンソースとしてリリースされています。これらのデータセットはCC-BY-4.0ライセンスの下でリリースされており、GitHubで見つけることができ、Hugging Faceから'jsonl'形式でダウンロードできます。IIWに関するすべての情報については、ウェブページ、プロジェクト、データダウンロード、視覚化などを参照してください。
