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ICG: MLLMベースのプロンプティングとパーソナライズド選好アライメントによるカバー画像生成の改善 ICG: Improving Cover Image Generation via MLLM-based Prompting and Personalized Preference Alignment

重要度 Medium Medium priority 重要度 Medium · 論文/研究 · Papers / Benchmarks Medium priority · paper/research · Papers / Benchmarks 公開 5月29日 Published May 29

AI要約 MLLMと拡散モデルを組み合わせ、記事や動画のカバー画像生成をユーザー好みに合わせてパーソナライズする手法ICGを提案。

EN arXiv:2605.27374v1 Announce Type: new Abstract: Recent advances in multimodal large language models (MLLMs) and diffusion models (DMs) have opened new possibilities for AI-generated content. Yet, pers

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安定性と表現力のギャップを埋める：低リソース音声言語モデルのための合成データスケーリングと選好アライメント Bridging the Stability-Expressivity Gap: Synthetic Data Scaling and Preference Alignment for Low-Resource Spoken Language Models

重要度 Medium Medium priority 重要度 Medium · 論文/研究 · Papers / Benchmarks Medium priority · paper/research · Papers / Benchmarks 公開 5月29日 Published May 29

AI要約低リソース環境の音声言語モデルにおける安定性と表現力のトレードオフを、合成データのスケーリングと選好アライメントで解消する研究。

EN arXiv:2605.27383v1 Announce Type: new Abstract: Spoken Language Models (SLMs) have emerged as a promising paradigm for speech synthesis by bypassing explicit grapheme-to-phoneme pipelines. However, th

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ICG: MLLMベースのプロンプティングとパーソナライズド選好アライメントによるカバー画像生成の改善 ICG: Improving Cover Image Generation via MLLM-based Prompting and Personalized Preference Alignment

安定性と表現力のギャップを埋める：低リソース音声言語モデルのための合成データスケーリングと選好アライメント Bridging the Stability-Expressivity Gap: Synthetic Data Scaling and Preference Alignment for Low-Resource Spoken Language Models