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Self-improved holistic alignment for preference enhancement
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AI
DOI：10.1016/j.patcog.2026.113238.png)
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摘要
En 中文
• 提出的SHAPE：一种无需人工标签的自监督框架，用于对齐LVLMs。
• 通过多视角摘要将图文对转化为偏好元组。
• 通过迭代优化显著减少幻觉并增强鲁棒性。
• 在POPE及多个标准基准测试中超越现有最优基线。
• 提供了一种可扩展、成本效益高的鲁棒视觉语义对齐解决方案。
Keyword:
SHAPE
self-supervised framework
visual-semantic alignment
preference learning
iterative optimization
期刊
IF:
7.6
论文数:
1.3W
被引数:
4.5W
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