Toward accessible comics for blind and low vision readers
作者: Christophe Rigaud, Jean-Christophe Burie, Samuel Petit
分类: cs.AI
发布日期: 2024-07-11 (更新: 2024-09-10)
备注: Accepted to MANPU 2024 (Athens, Greece, August 30, 2024)
💡 一句话要点
提出一种利用提示工程和上下文信息生成漫画故事文本描述的方法，为视障读者提供可访问的漫画内容。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 可访问性 漫画理解 计算机视觉 自然语言处理 提示工程 大型语言模型 视障辅助
📋 核心要点
- 现有方法难以有效地将漫画内容转化为可供视障人士使用的形式，缺乏对漫画特有元素的理解和利用。
- 利用计算机视觉和光学字符识别技术提取漫画中的面板、人物、文本等信息，构建上下文，并使用提示工程微调大型语言模型。
- 通过上下文感知的面板描述，生成包含人物外貌、姿势、情绪和对话的漫画脚本，从而实现更丰富的漫画内容呈现。
📝 摘要（中文）
本文探讨了如何利用提示工程技术，并结合上下文信息，对大型语言模型进行微调，从而生成准确的完整漫画故事文本描述，以便将其传递给现成的语音合成工具。我们建议使用现有的计算机视觉和光学字符识别技术，从漫画图像内容中构建一个基于现实的上下文，例如面板、人物、文本、阅读顺序以及气泡和人物的关联。然后，我们推断人物身份，并生成包含上下文感知的面板描述的漫画脚本，包括人物的外貌、姿势、情绪、对话等。我们相信，这种丰富的内容描述可以很容易地用于制作有各种人物声音、字幕和音效的有声读物和电子书。
🔬 方法详解
问题定义：该论文旨在解决视障人士无法方便地阅读漫画的问题。现有方法通常难以准确提取漫画中的信息，并将其转化为易于理解的文本或语音形式，缺乏对漫画特有元素（如人物表情、动作、场景布局等）的理解和利用。这导致转化后的内容缺乏生动性和趣味性，难以满足视障读者的需求。
核心思路：论文的核心思路是利用计算机视觉和自然语言处理技术，自动提取漫画中的关键信息，并结合提示工程微调大型语言模型，生成包含丰富上下文信息的漫画故事描述。通过这种方式，可以更准确地捕捉漫画的精髓，并将其转化为更易于理解和享受的形式。
技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 图像内容提取：利用计算机视觉和光学字符识别技术，从漫画图像中提取面板、人物、文本、阅读顺序以及气泡和人物的关联等信息。2) 人物识别：推断漫画中的人物身份。3) 脚本生成：利用提取的上下文信息和微调后的大型语言模型，生成包含上下文感知的面板描述的漫画脚本，包括人物的外貌、姿势、情绪、对话等。4) 内容呈现：将生成的脚本用于制作有声读物和电子书，并为不同人物分配不同的声音，添加字幕和音效。
关键创新：该论文的关键创新在于将计算机视觉和自然语言处理技术相结合，并利用提示工程微调大型语言模型，从而实现对漫画内容的更准确和更丰富的理解和描述。与传统方法相比，该方法能够更好地捕捉漫画的上下文信息，并生成更生动和更具表现力的文本描述。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用现有的计算机视觉和光学字符识别技术，以降低开发成本和提高效率。2) 利用提示工程技术微调大型语言模型，以使其更好地适应漫画内容的生成任务。3) 设计上下文感知的面板描述，以包含人物的外貌、姿势、情绪、对话等信息，从而提供更丰富的阅读体验。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文主要侧重于方法论的提出和框架的构建，并没有提供具体的实验数据或与其他基线的对比。因此，实验亮点方面的信息未知。未来的工作可以关注在真实漫画数据集上进行实验验证，并与现有方法进行比较，以评估该方法的性能和效果。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于开发面向视障人士的漫画阅读辅助工具，例如有声漫画、电子漫画等。这些工具可以帮助视障人士更好地理解和欣赏漫画作品，丰富他们的文化生活。此外，该技术还可以应用于其他领域，例如教育、娱乐等，为更多人提供可访问的内容。
📄 摘要（原文）
This work explores how to fine-tune large language models using prompt engineering techniques with contextual information for generating an accurate text description of the full story, ready to be forwarded to off-the-shelve speech synthesis tools. We propose to use existing computer vision and optical character recognition techniques to build a grounded context from the comic strip image content, such as panels, characters, text, reading order and the association of bubbles and characters. Then we infer character identification and generate comic book script with context-aware panel description including character's appearance, posture, mood, dialogues etc. We believe that such enriched content description can be easily used to produce audiobook and eBook with various voices for characters, captions and playing sound effects.