拡散過程を用いたキャプション生成における分類器導入の精度への影響の検証

近年，拡散過程を用いた生成モデルは連続領域において最先端の性能を達成しており，離散データ生成においても盛んに研究が行われている．本研究では，拡散言語モデルを使って自然言語処理タスクの一つであるキャプション生成に取り組み，精度向上を目的に画像による制御を言語モデルとは別の構成要素（分類器）によって行う手法と言語モデルのみで実現する手法の性能の違いについて検証を行なった．実験で測定された精度に関して提案手法は比較手法を上回ることができなかったが，提案手法によって画像の内容に応じたキャプションが一定の精度で生成できることを確認した．