CV Time

ICLR 2025 выходит на финишную прямую!

Мы внимательно следили за работами на конференции и собрали в одном посте все наши обзоры:

- Приветственный пост от ребят из CV-команды
- Подборка интересных работ. Часть 1
- Репортаж с первого Invited Talk
- Немного атмосферных фото и видео
- Подборка интересных работ. Часть 2
- Подборка интересных работ. Часть 3

Оставайтесь с нами, впереди более подробные разборы. А на видео — ещё немного Сингапура.

Больше разборов, интересных постеров, фото и видео с ICLR вы найдёте в наших других каналах: @RecSysChannel, @MLunderhood, @stuffyNLP, @speechinfo.

CV Time

#YaICLR

Подборка интересных постеров и статей с ICLR 2025. Часть 3

MIA-Bench: Towards Better Instruction Following Evaluation of Multimodal LLMs

Неплохой бенчмарк на следование инструкциям, но уже достаточно простой для топ-моделей. Автор говорит, что команда старалась сделать его не субъективным, и утверждает, что на небольшом семпле LLM работает с точностью выше 90%.

Physics-Informed Diffusion Models

Авторы говорят, что раз PINN'ы до сих пор нормально не работают, можно попробовать добавить физические ограничения в диффузионки. На простых примерах выглядит хорошо (но и PINN'ы были неплохими), а как будет на сложных — пока непонятно.

Do Vision-Language Models Represent Space and How? Evaluating Spatial Frame of Reference Under Ambiguities

Статья об изучении пространственных bias’ов в VLM. Оказывается, они плохо отвечают на вопросы про расположение с чьей-то перспективы (например, если рассматривать расположение относительно камеры или другого объекта в кадре). При этом в разных языках такое описание взаимного расположения объектов может строиться по-разному. И VLM, конечно же, смещены в сторону того, как это работает в английском, даже если они мультилингвальные (что потенциально ведет к проблемам с языками с другой системой описаний).

Param∆ for Direct Weight Mixing: Post-Train Large Language Model at Zero Cost

При обновлении бейзлайна LLM (например, с v1 на v2, если у них не изменилась архитектура) можно не переобучать его под задачу, а вычесть веса старого бейзлайна (v1), добавить веса нового (v2) и радоваться жизни с таким «бесплатным» обучением. Работает хуже дообучения на новом бейзлайне, но лучше, чем отсутствие дообучения. Авторы экспериментировали только с Llama 3, Llama 3.1 и полным файнтьюном модели под задачу.

Multimodal Unsupervised Domain Generalization by Retrieving Across the Modality Gap

Улучшают ANN через уточнённые эмбеддинги объектов на основе аугментации текстов, описывающих интересующие классы. Центроиды картинок смещаются к их усреднённым положениям относительно эмбеддингов аугментированных запросов.

Работы отобрали и прокомментировали ❣ Екатерина Глазкова, Ирина Барская, Пётр Вытовтов, Алексей Спасёнов

CV Time

#YaICLR

Подборка интересных постеров и статей с ICLR 2025. Часть 2

ICLR пока не думает заканчиваться — посему несём вам новую (большую) порцию избранных работ. Во многих случаях нашим инженерам удалось поговорить с авторами, поэтому идеи буквально из первых рук.

Can We Talk Models Into Seeing the World Differently

Любопытная работа, изучающая робастность VLM к текстурным bias'ам: получается лучше, чем при обучении на Imagenet, но пока хуже, чем у людей. Непонятно, дело в данных, в другом методе обучения или в том, что большинство картиночных энкодеров — CLIP-like.

A Simple Approach to Unifying Diffusion-based Conditional Generation

Параллельно учат две диффузионки, связанные кросс-аттеншнами: одну — для картинок, другую — для карты глубины. Таймстемпы семплируются независимо. На инференсе можно генерировать любую из модальностей, независимо или одновременно. Модель без дообучения обобщается на большее число веток, позволяя выполнять редактирование изображений.

Less is More: Masking Elements in Image Condition Features Avoids Content Leakages in Style Transfer Diffusion Models

DisEnvisioner: Disentangled and Enriched Visual Prompt for Customized Image Generation

Пара работ по улучшению стилизации и персонализации. Идеи довольно похожие: в первой — в пространстве CLIP'a понимают, какие картиночные фичи соответствуют концепту, и маскируют их. Во второй — учат адаптер с двумя токенами (релевантные и нерелевантные эмбеды) — выкидывая вторые на инференсе.

Diffusion Models Are Real Time Game Engines

Doom запустили на диффузионках. Демо впечатляет тем, что модель запоминает локации. Кажется, что это большой прогресс.

Duoduo CLIP: Efficient 3D Understanding with Multi-View Images

Незатейливо вставляют и дообучают в CLIP multi-view attention слои, чтобы получить multi-view-модель. Её эмбеддинги можно использовать взаимозаменяемо с CLIP-эмбедами в поиске по базам данных с ростом качества.

Работы отобрали и прокомментировали ❣ Александр Шишеня, Сергей Овчаренко, Иван Балашов, Расим Ахунзянов

CV Time

#YaICLR

Трушный конф-виб ICLR 2025

- наша CV-команда в сборе;
- авторы статьи «Adam: A Method for Stochastic Optimization», получившей на ICLR 2025 Test-of-Time Award;
- фото избушки, в которой была написана одна из статей;
- и, конечно же, роботы, куда без них.

CV Time

#YaICLR

Building Safe and Robust AI Systems — первый Invited Talk

Хоть название и указывает на AI Safety, поначалу речь шла совсем о другом. Докладчик вспоминал, какими разнообразными и смелыми были идеи в исследованиях прошлых лет — и констатировал некоторый застой в академическом ресёрче. Подробнее об идеях из старых статей:

— Input Convex Neural Networks: построение выпуклой нейросети, которую можно использовать как energy-based модель.

— Optimization as a Layer: слой сети внутри себя решает задачу оптимизации.

— Deep Equilibrium Models: по сути, RNN, но в итоге это направление заглохло, потому что на практике вычислительно сложные модели с малым количеством параметров уступают перепараметризованным.

— Fighting Adversarial Samples: подходы так и не прижились, потому что все методы заметно ухудшают качество, при этом не гарантируют полное избавление от adversarial samples.

Просим прощения — фото слайдов немного не в фокусе. Но так даже вайбовее и в духе старых статей.

Послушал презентацию и записал тезисы ❣ Александр Шишеня
CV Time

#YaICLR