MangaUB: A Manga Understanding Benchmark for Large Multimodal Models

📄 arXiv: 2407.19034v1 📥 PDF

作者: Hikaru Ikuta, Leslie Wöhler, Kiyoharu Aizawa

分类: cs.CV, cs.MM

发布日期: 2024-07-26

备注: This work has been submitted to the IEEE for possible publication

💡 一句话要点

MangaUB：一个用于评估大型多模态模型漫画理解能力的新基准

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 漫画理解 多模态模型 基准数据集 视觉叙事 情感识别

📋 核心要点

  1. 传统计算系统难以处理漫画，因为漫画面板与自然图像存在显著差异，需要专门设计。
  2. 论文提出MangaUB基准，旨在评估大型多模态模型（LMM）在漫画理解方面的能力，并识别改进方向。
  3. 实验结果表明，LMM在图像内容识别方面表现良好，但在理解跨面板的情感和信息方面仍面临挑战。

📝 摘要（中文）

漫画是一种流行的媒介，它结合了风格化的绘画和文字来讲述故事。由于漫画面板与自然图像不同，传统上计算系统必须专门为漫画设计。最近，现代大型多模态模型（LMM）的自适应性显示了更通用方法的可能性。为了分析当前LMM在漫画理解任务中的能力，并确定其改进领域，我们设计并评估了MangaUB，这是一个用于LMM的新型漫画理解基准。MangaUB旨在评估对单个面板中显示的内容以及跨多个面板传达的内容的识别和理解，从而可以对模型漫画理解所需的各种能力进行细粒度分析。我们的结果表明，在图像内容识别方面表现出色，而理解跨多个面板传达的情感和信息仍然具有挑战性，这突出了未来LMM在漫画理解方面的工作。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型多模态模型（LMM）在漫画理解方面的能力评估问题。现有方法缺乏专门针对漫画的基准，无法有效评估LMM对漫画特有视觉风格和叙事方式的理解能力。现有方法无法有效评估LMM对单张漫画图像以及多张漫画图像之间的关联理解能力。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门针对漫画理解的基准数据集MangaUB，该基准包含多种任务，涵盖了对单个漫画面板的内容识别以及跨多个面板的信息理解。通过在MangaUB上评估LMM的性能，可以更全面地了解LMM在漫画理解方面的优势和不足。

技术框架：MangaUB基准包含以下几个主要组成部分： 1. 数据集构建：收集并标注大量漫画图像，涵盖不同的漫画类型和风格。 2. 任务设计：设计多种漫画理解任务，包括图像内容识别、情感识别、跨面板信息理解等。 3. 评估指标：选择合适的评估指标来衡量LMM在不同任务上的性能。 4. 模型评估：使用现有的LMM在MangaUB上进行评估，并分析结果。

关键创新：MangaUB的关键创新在于其专门针对漫画理解任务的设计。与现有的通用多模态基准相比，MangaUB更关注漫画特有的视觉风格和叙事方式，能够更准确地评估LMM在漫画理解方面的能力。此外，MangaUB还包含了跨面板信息理解任务，这对于理解漫画的故事情节至关重要。

关键设计：MangaUB的关键设计包括： 1. 多样化的漫画数据：数据集包含不同类型和风格的漫画，以确保评估的泛化能力。 2. 细粒度的标注：对漫画图像进行详细的标注，包括物体、人物、情感、对话等。 3. 多样的任务类型：设计多种任务，涵盖了对漫画图像的各个方面的理解。 4. 合理的评估指标：选择能够准确反映模型性能的评估指标。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LMM在MangaUB基准的图像内容识别任务上表现出色，但在理解跨多个面板传达的情感和信息方面仍面临挑战。这表明LMM在处理漫画特有的叙事结构和视觉表达方面仍有提升空间。该基准的发布将促进LMM在漫画理解方面的研究。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于漫画检索、漫画推荐、漫画自动翻译等领域。通过提高LMM对漫画的理解能力，可以为用户提供更智能、更个性化的漫画服务。此外，该研究还可以促进多模态模型在其他视觉叙事领域的应用，例如故事板理解、动画分析等。

📄 摘要（原文）

Manga is a popular medium that combines stylized drawings and text to convey stories. As manga panels differ from natural images, computational systems traditionally had to be designed specifically for manga. Recently, the adaptive nature of modern large multimodal models (LMMs) shows possibilities for more general approaches. To provide an analysis of the current capability of LMMs for manga understanding tasks and identifying areas for their improvement, we design and evaluate MangaUB, a novel manga understanding benchmark for LMMs. MangaUB is designed to assess the recognition and understanding of content shown in a single panel as well as conveyed across multiple panels, allowing for a fine-grained analysis of a model's various capabilities required for manga understanding. Our results show strong performance on the recognition of image content, while understanding the emotion and information conveyed across multiple panels is still challenging, highlighting future work towards LMMs for manga understanding.