家AIの欠点を増幅することで、AIの幻覚に挑む
ChatGPTのような視覚モデルは、画像に欠けている要素を捏造することがよくある。新しいアプローチは、キャプションからモデル自身が幻覚した詳細を誇張したバージョンを生成し、修正を促すことで、このようなエラーを減らす。この手法は再学習や追加データを必要としないため、様々なモデルやアーキテクチャに幅広く適用できる。
中国からの新しい研究は、AIが生成した画像や動画における幻覚という頑固な問題に取り組んでいる。
プロセスは従来通り、モデルが画像を説明するところから始まる。そのキャプションは、新しい画像を生成するためにテキストから画像へ変換するモデルに入力される。元の画像と生成された画像を比較することで、システムは、今後の試行でそのような間違いを繰り返さないようにモデルを誘導する。
この図は、新しい技術がどのようにキャプションの幻覚を検出し、最小限に抑えるかを示している。標準的なモデルでは、画像の説明に誤って鳥が追加され、再構築されたバージョンでは鳥が視覚的に挿入される（赤でハイライト）。新しい手法では、記述の正確さを維持しながら、このような捏造を避けることができる。出典：https://arxiv.org/pdf/2509.21997
この方法では、まずモデルに実際の画像を描写させるが、その際、実際には存在しない物体や詳細が含まれることがある。これらの不正確なキャプションは、誤りを強調する合成画像を生成する。実画像と合成画像を比較することで、このシステムは偽装コンテンツにつながる内部パターンを特定する。
これらのエラーパターンが認識されると、将来使用するために保存される。新しい画像にキャプションを付ける際、システムはモデルの内部信号を調整し、既知の幻覚の引き金から遠ざける。この修正は、余分なデータ、再トレーニング、テスト中の画像生成なしに、1回のパスで行われる。
エンタングルメントへの挑戦
この論文の例では、「もつれ」によって、何もない画像に鳥が追加された理由が説明されている。
エンタングルメントとは、モデルが特定の概念を強く結びつけるときに発生する。この場合、モデルは飛行機と鳥に頻繁に遭遇し、キャプションに誤った影響を与える関連付けを作り出している可能性がある。
学習を早めに終了することで、もつれを減らすことができる（モデルの柔軟性が高まる）一方で、概念の詳細さや解像度が低下する。開発者は、柔軟でもつれのないモデルを優先させるか、それとも関連する幻覚が生じやすいより生成的なモデルを優先させるか、というトレードオフに直面します。
理想的には、ソース画像のキャプションは、存在するすべてのオブジェクトを箇条書きにし、モデルがそれらを個別の分離された項目として保存できるようにすることです。しかし、強力な生成モデルのトレーニングで一般的な、SEOを重視したキャプションの付け方や大規模なウェブスクレイピングは、しばしばこの基準を下回る。
弱いキャプションは、Stable Diffusionのようなモデルを学習するためのLAION画像の価値を低下させます。ラベルはしばしば浅く、曖昧で、説明的ではなくSEOに特化しており、顔の特徴のような詳細な視覚的概念を学習するモデルの能力を妨げている。(元ソースはhttps://rom1504.github.io/、現在は廃止されている）。
基礎的な修正は現実的でないため、LLMやVLMの幻覚を減らすための回避策が重要な研究の焦点となっている。中国の新しい方法は、様々なアーキテクチャと条件でテストされ、"幻覚汚染 "の抑制に有望であることを示している。
著者らは次のように述べている：
複数のベンチマークにわたる広範な実験から、我々の方法は、想起とキャプション[豊富さ]をほぼ維持しながら、オブジェクト、属性、関係の各レベルで幻覚を有意に減少させることが示された」。
Exposing Hallucinations To Suppress Them: VLMs Representation Editing With Generative Anchors』と題されたこの論文は、中国科学技術大学と南京大学の研究者によるものである。
手法の仕組み
研究者たちは、キャプションの幻覚を暴き、抑制するためのエンドツーエンドのパイプラインを開発した：
パイプラインの全体図。視覚言語モデルが入力画像から幻覚を含む可能性のあるキャプションを生成する。そのキャプションは、テキストから画像へのモデルを介して再構築された画像を作成するために使用され、エラーを可視化する。両方の画像からの埋め込みが内部調整のガイドとなり、キャプションの品質を失うことなく、モデルが発明された詳細を減らすのに役立つ。
視覚言語モデルはまず実画像にキャプションを付け、場合によってはオブジェクトや関係性を創作する。そのキャプションによって再構成された画像が生成され、捏造が視覚的な不一致として明らかになる。2つの画像を比較することで、微妙なテキストの誤りが測定可能で修正可能な信号に変わります。
捏造を阻止するために、システムは元の画像（信頼できる参照）と再構築された画像（エラーを強調）を比較する。それぞれはコンパクトな埋め込みに変換される。より原画に近づけ、再構成から乖離するように内部表現を調整することで、モデルは完全に自己教師付きで自己修正する。
論文では次のように説明されている：
MLLMにおける幻覚は、言語的に整っており、テキストレベルの忠実な記述と見分けがつかないことが多いため、本質的に検出が難しい。この不一致は、言語的妥当性ではなく、視覚的証拠とのズレにある。
この問題に対処するために、生成的再構成を活用して、暗黙の矛盾を明示的で観察可能な信号に変換する幻覚暴露メカニズムを導入する」。
FLUX.1-devのテキストから画像へのモデルを使用して、システムはキャプションから画像を再現し、誤った詳細を誇張する。これらの増幅されたエラーは、モデルが誤りを認識し修正するのに役立つ。
このアプローチを検証するため、研究者はキャプションに幻覚を注入し、再構成した画像を生成し、LLaVAでキャプションを付け直した。元のキャプションと幻覚のキャプションの間の意味的類似性を測定した：
幻覚の増幅メカニズムは、微妙なエラーを可視化する。各ポイントは画像とキャプションのペアに対するキャプションの類似度を示す。オレンジ色の線（直接比較）は高いままであり、間違いを覆い隠している。青色の線（再構成後）は急激に下がり、検出可能な意味マーカーとして隠れた幻覚が明らかになる。
再構築後、類似度は著しく低下し、この方法が微妙な誤りを明らかにする能力を持つことが実証された。
データとテスト
3つのベンチマークを用いて有効性を検証した：Caption Hallucination Assessment with Image Relevance（CHAIR）、MLLM Evaluation（MME）、Pooling-based Object Probing Evaluation（POPE）。
CHAIRリリースペーパーより：キャプションシステムTopDownとNBTによって生成された幻覚オブジェクトの例。出典：https://arxiv.org/pdf/1809.02156
幻覚率や想起率のような標準的な指標は、誤解を招く可能性があります-モデルは、曖昧なキャプションを生成することでエラーを回避するかもしれません。正確さと完全性のバランスをとるために、HAR@β（Hallucination and Recall）という指標を使用し、重み付けを調整することで、両方の要素でキャプションを評価しました。
POPEは文脈依存の物体幻覚を評価し、MMEは属性レベルの幻覚を評価した。
テストは、Microsoft COCO、A-OKVQA、GQAを含むデータセットで、FluxモデルとLLaVA-v1.5-7Bを用いた。潜在編集はモデルの第2層を対象とし、すべてのテストにおいて一貫したハイパーパラメータと温度を用いた。
CHAIRの初期結果を以下に示す*：
CHAIRベンチマークにおける幻覚軽減のパフォーマンス。
著者らは次のように述べている：
我々の方法は、CHAIRSと CHAIRI[*]の両方において、他のベースラインを一貫して上回っており、幻覚を抑制する上で優れた効果を示している。一方、ほぼすべての手法が幻覚を抑制する間に想起を低下させるのは避けられないが、これは忠実さと情報量のトレードオフを反映している。
このことは、我々の手法が、広範な真実の対象を捉えていることを示している」。HAR@β指標では、我々の手法が最も高いスコアを達成し、カバレッジを維持しながら幻覚を減らす能力を強調している」。
強力な結果は、二重監視によるものである。すなわち、元の画像からきれいな意味論を強化する一方で、再構成からの誤解を招く信号を抑制する。幻覚に関連する方向のみをターゲットとすることで、システムはディテールを失うことなくエラーを修正する。
異なる構成とデータセットにわたるPOPEベンチマークでの性能比較。
POPEの結果について、論文は次のように述べている：
我々の方法は、すべての設定において一貫して最高の性能を達成していることが観察される。特筆すべきは、我々の手法は平均で最大+5.95%の精度と+6.85%のF1スコアを達成することができ、他のトレーニングフリーのアプローチを大きく上回っている。
従って、これらの結果は、我々の手法が様々な難易度にわたって信頼性が高く、一般化可能なソリューションを提供することを示している」。
MMEでの第3回テストラウンドのパフォーマンス比較。
最後のメインテストはMMEで行われ、結果は上記の通り。しかし、この論文では、本文でも付録でも定義なしに「OPERA」という手法に言及している。著者はMMEの強力なパフォーマンスを主張しているが、メソッドの詳細が記載されていないため、これらの結果の解釈には注意が必要である。
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視覚言語モデルはまず実画像にキャプションを付け、場合によってはオブジェクトや関係性を創作する。そのキャプションによって再構成された画像が生成され、捏造が視覚的な不一致として明らかになる。2つの画像を比較することで、微妙なテキストの誤りが測定可能で修正可能な信号に変わります。
捏造を阻止するために、システムは元の画像（信頼できる参照）と再構築された画像（エラーを強調）を比較する。それぞれはコンパクトな埋め込みに変換される。より原画に近づけ、再構成から乖離するように内部表現を調整することで、モデルは完全に自己教師付きで自己修正する。
論文では次のように説明されている：
MLLMにおける幻覚は、言語的に整っており、テキストレベルの忠実な記述と見分けがつかないことが多いため、本質的に検出が難しい。この不一致は、言語的妥当性ではなく、視覚的証拠とのズレにある。
この問題に対処するために、生成的再構成を活用して、暗黙の矛盾を明示的で観察可能な信号に変換する幻覚暴露メカニズムを導入する」。
FLUX.1-devのテキストから画像へのモデルを使用して、システムはキャプションから画像を再現し、誤った詳細を誇張する。これらの増幅されたエラーは、モデルが誤りを認識し修正するのに役立つ。
このアプローチを検証するため、研究者はキャプションに幻覚を注入し、再構成した画像を生成し、LLaVAでキャプションを付け直した。元のキャプションと幻覚のキャプションの間の意味的類似性を測定した：
幻覚の増幅メカニズムは、微妙なエラーを可視化する。各ポイントは画像とキャプションのペアに対するキャプションの類似度を示す。オレンジ色の線（直接比較）は高いままであり、間違いを覆い隠している。青色の線（再構成後）は急激に下がり、検出可能な意味マーカーとして隠れた幻覚が明らかになる。
再構築後、類似度は著しく低下し、この方法が微妙な誤りを明らかにする能力を持つことが実証された。
データとテスト
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このことは、我々の手法が、広範な真実の対象を捉えていることを示している」。HAR@β指標では、我々の手法が最も高いスコアを達成し、カバレッジを維持しながら幻覚を減らす能力を強調している」。
強力な結果は、二重監視によるものである。すなわち、元の画像からきれいな意味論を強化する一方で、再構成からの誤解を招く信号を抑制する。幻覚に関連する方向のみをターゲットとすることで、システムはディテールを失うことなくエラーを修正する。
異なる構成とデータセットにわたるPOPEベンチマークでの性能比較。
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