Автор: Денис Аветисян
Новая модель UniPercept объединяет оценку эстетики, качества и структуры изображений, приближая машинное зрение к человеческому восприятию.
Представлена унифицированная платформа и эталонный набор данных для оценки изображений на основе человеческого восприятия, а также сильная базовая модель, демонстрирующая улучшенные результаты в различных задачах.
Несмотря на значительный прогресс в области мультимодальных больших языковых моделей, их способность к восприятию и анализу изображений на уровне человеческого восприятия остаётся ограниченной. В данной работе, представленной под названием ‘UniPercept: Towards Unified Perceptual-Level Image Understanding across Aesthetics, Quality, Structure, and Texture’, предложен унифицированный фреймворк и бенчмарк для оценки понимания изображений с точки зрения эстетики, качества, структуры и текстуры. Разработанная модель UniPercept демонстрирует улучшенные результаты в задачах оценки и согласования с человеческим восприятием визуальных характеристик. Способны ли подобные подходы приблизить нас к созданию действительно «видящих» искусственных интеллектов, способных к полноценному пониманию визуального мира?
За пределами семантики: рождение перцептивного понимания
Современные модели анализа изображений, как правило, концентрируются на определении что изображено на картинке — распознавании объектов, сцен и их атрибутов. Однако, этот подход игнорирует ключевой аспект — как изображение воспринимается. Вместо оценки эстетических качеств, структурной целостности или общего визуального воздействия, существующие системы оперируют лишь фактами присутствия тех или иных элементов. Такой подход ограничивает возможности искусственного интеллекта, поскольку человеческое понимание изображения не сводится к простому перечислению объектов, а включает в себя субъективные оценки и интерпретации, которые значительно влияют на общее впечатление и значение визуальной информации. В результате, системы, ориентированные исключительно на «что», зачастую не способны к полноценному пониманию изображения в контексте человеческого восприятия.
Истинный искусственный интеллект требует способности оценивать не только содержимое изображения, но и его эстетическое качество, структурную целостность и общее визуальное воздействие — этот уровень понимания получил название перцептивного. В отличие от современных систем, которые фокусируются на распознавании объектов, перцептивное понимание подразумевает оценку гармонии композиции, баланса цветов и даже субъективных ощущений, вызываемых изображением. Исследования в этой области направлены на создание алгоритмов, способных определять, является ли изображение визуально привлекательным, стабильным или вызывающим определенные эмоции, что открывает новые возможности для приложений в дизайне, архитектуре и даже искусстве. Разработка подобных систем требует интеграции принципов психологии восприятия и компьютерного зрения, представляя собой сложную, но перспективную задачу.
UniPercept: архитектура для визуального интеллекта
UniPercept представляет собой мультимодальную большую языковую модель (MLLM), предназначенную для достижения понимания на уровне восприятия за счет интеграции обработки изображений и текста. В отличие от моделей, работающих только с одним типом данных, UniPercept способна анализировать и сопоставлять визуальную информацию с текстовыми описаниями, что позволяет ей формировать более полное и контекстуально-обоснованное представление о входных данных. Архитектура модели предполагает совместную обработку визуальных признаков, извлеченных из изображений, и семантических представлений текста, что обеспечивает возможность решения задач, требующих понимания взаимосвязи между визуальным и текстовым контентом, например, визуальный вопрос-ответ или генерация описаний изображений.
Модель UniPercept использует домен-адаптивное предварительное обучение для формирования прочной базы знаний в области визуальных атрибутов. Данный процесс включает в себя предварительное обучение на большом объеме данных, специфичных для визуальных задач, что позволяет модели эффективно извлекать и представлять ключевые характеристики изображений. Это предварительное обучение происходит до этапа точной настройки (fine-tuning) на конкретных целевых задачах, обеспечивая более быструю сходимость и улучшенную обобщающую способность модели. В результате, UniPercept демонстрирует повышенную точность в задачах, требующих понимания и анализа визуальной информации, благодаря уже сформированному представлению о визуальных признаках.
В архитектуре UniPercept моделирование вознаграждения является ключевым компонентом, направляющим процесс обучения к соответствию человеческому восприятию. Это достигается путем обучения отдельной модели вознаграждения, которая оценивает качество выходных данных UniPercept на основе соответствия человеческим суждениям о визуальных атрибутах и взаимосвязях. Модель вознаграждения обучается на размеченных данных, содержащих оценки, соответствующие человеческому восприятию, и используется для формирования сигнала вознаграждения, который оптимизирует UniPercept посредством обучения с подкреплением. Такой подход позволяет UniPercept генерировать выходные данные, которые более точно отражают субъективные, но консистентные человеческие оценки визуальной информации, улучшая качество и релевантность результатов.
Тонкий контроль с помощью обучения с подкреплением
Навыки перцептивной оценки UniPercept формируются посредством обучения с подкреплением, ориентированного на конкретные задачи. В процессе обучения модель оптимизируется для достижения заданных критериев эстетики и качества, что позволяет ей более точно оценивать визуальные характеристики изображений. Использование обучения с подкреплением позволяет UniPercept не просто распознавать объекты, но и оценивать их визуальное качество в соответствии с заданными параметрами, такими как реалистичность, композиция и общее визуальное впечатление.
Ключевым нововведением является использование адаптивной функции мягкого вознаграждения на основе Гауссовой функции (Adaptive Gaussian Soft Reward). В отличие от стандартных функций вознаграждения, данная функция обеспечивает более плавные градиенты во время обучения, что способствует стабильности и ускорению сходимости. Повышенная чувствительность, достигаемая за счет адаптивной настройки параметров Гауссовой функции, позволяет модели точнее реагировать на незначительные изменения в выходных данных и более эффективно оптимизировать свои параметры для достижения желаемых результатов. Это особенно важно для задач, требующих высокой точности и детализации в процессе обучения.
Комбинация обучения с подкреплением, ориентированного на конкретные задачи, и адаптивной функции мягкого вознаграждения (Adaptive Gaussian Soft Reward) обеспечивает точное управление перцептивными суждениями модели UniPercept. Результатом является достижение передовых результатов на недавно предложенном бенчмарке UniPercept-Bench, что подтверждается более высокой точностью и стабильностью оценки по сравнению с существующими подходами. Данная комбинация позволяет оптимизировать модель для соответствия заданным критериям эстетики и качества, обеспечивая превосходное качество генерируемых результатов и высокую производительность в задачах, требующих тонкого перцептивного анализа.
UniPercept-Bench: новый стандарт для оценки
UniPercept-Bench представляет собой новую методологию оценки, основанную на иерархической таксономии перцептивных атрибутов. Данный подход позволяет выйти за рамки простой оценки точности и перейти к более детальному анализу способности моделей понимать и интерпретировать визуальную информацию. Вместо обобщенных метрик, система классифицирует перцептивные характеристики по различным уровням детализации — от общих категорий, таких как цвет и текстура, до специфических аспектов, как наличие определенных объектов или их пространственное расположение. Такая структурированная оценка предоставляет возможность выявить сильные и слабые стороны моделей в отношении конкретных перцептивных задач, что существенно улучшает процесс разработки и оптимизации алгоритмов компьютерного зрения и позволяет более точно измерить прогресс в области искусственного интеллекта.
В рамках UniPercept-Bench реализована всесторонняя оценка восприятия, включающая в себя как задачи визуальной оценки, так и вопросы, требующие ответа. Такой подход позволяет более полно протестировать способность модели понимать и интерпретировать визуальную информацию. Визуальные оценки направлены на определение способности модели ранжировать изображения по определенным атрибутам, в то время как вопросы, требующие ответа, проверяют способность модели извлекать конкретные детали и устанавливать связи между различными элементами изображения. Комбинация этих двух типов задач обеспечивает более глубокое и надежное измерение способности модели к визуальному восприятию, выходящее за рамки простой классификации или обнаружения объектов.
Проведенные эксперименты с использованием UniPercept-Bench продемонстрировали превосходство модели в задачах, связанных с восприятием изображений. Достигнута точность в 81.13% на VQA-ISTA, 68.28% на VQA-IAA и 72.15% на VQA-IQA, что свидетельствует о значительном прогрессе в области понимания изображений. Эти результаты не только устанавливают новый стандарт для оценки перцептивных способностей искусственного интеллекта, но и позволяют говорить о достижении передовых показателей в задачах визуального рассуждения, открывая перспективы для создания более интеллектуальных и эффективных систем обработки изображений.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию всеобъемлющей системы понимания изображений, охватывающей как эстетические, так и структурные аспекты. Это согласуется с идеей о том, что истинное понимание системы достигается через изучение её закономерностей. Как однажды заметил Дэвид Марр: «Представление — это не просто набор данных, а активный процесс построения моделей мира». UniPercept, стремясь к единой оценке различных характеристик изображения, фактически моделирует человеческое восприятие, что позволяет создавать более точные и полезные алгоритмы анализа. Подход, предложенный авторами, позволяет перейти от оценки отдельных параметров к комплексному пониманию визуальной информации, что особенно важно для задач визуального вопросно-ответного взаимодействия и оценки качества изображений.
Куда же дальше?
Представленная работа, подобно попытке описать турбулентность потока, лишь выявляет сложность «восприятия» изображения. UniPercept, как и любая модель, есть упрощение, своего рода «квантование» непрерывного спектра человеческих оценок. Успехи в сопоставлении с субъективными ощущениями эстетики и качества не отменяют фундаментального вопроса: действительно ли машина «понимает» красоту, или лишь воспроизводит статистические закономерности, запечатленные в данных? Эта дихотомия, напоминающая старый спор о природе сознания, требует дальнейшего изучения.
Очевидным направлением развития является расширение мультимодальности. Подобно тому, как нейронные сети научились «видеть» и «слышать», необходимо интегрировать другие сенсорные модальности — тактильные ощущения, обоняние, даже «чувство времени» — чтобы создать действительно целостное представление о мире. Кроме того, стоит обратить внимание на адаптацию моделей к индивидуальным предпочтениям — ведь красота, как известно, в глазах смотрящего. Создание персонализированных систем оценки, способных учитывать уникальный опыт каждого пользователя, представляется задачей не меньшей сложности, чем создание универсального алгоритма.
И, наконец, нельзя забывать о проблеме объяснимости. Подобно черному ящику, современные модели часто выдают результат, не раскрывая логику своих суждений. Разработка методов, позволяющих «заглянуть внутрь» нейронной сети и понять, какие факторы повлияли на ту или иную оценку, не только повысит доверие к этим системам, но и позволит нам лучше понять природу самого восприятия.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.21675.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Вопросы по PDF: Новый вызов для искусственного интеллекта
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Сжатый код: как оптимизация влияет на «мышление» языковых моделей
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- От принципа Ферма к нейронным сетям: новый взгляд на вариационную физику
- Белки под присмотром ИИ: новый подход к пониманию их функций
- Оптический Искусственный Интеллект: Новый Взгляд на Энергоэффективность
- Искусственный интеллект на службе науки: новый инструмент для анализа данных
2025-12-29 12:56