ChefFusion: Multimodal Foundation Model Integrating Recipe and Food Image Generation

📄 arXiv: 2409.12010v1 📥 PDF

作者: Peiyu Li, Xiaobao Huang, Yijun Tian, Nitesh V. Chawla

分类: cs.CV

发布日期: 2024-09-18

💡 一句话要点

ChefFusion：融合食谱与食物图像生成的多模态基础模型

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

关键词: 多模态学习 食物计算 食谱生成 图像生成 大型语言模型 跨模态融合 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有食物计算研究通常侧重于单一任务，缺乏对食谱和食物图像等多模态信息的综合利用。
  2. ChefFusion通过集成大型语言模型和预训练的图像编解码器，实现了食谱和食物图像的跨模态生成与理解。
  3. 实验表明，ChefFusion在食物图像和食谱生成任务上优于现有模型，展现了更强大的多模态能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的食物计算基础模型ChefFusion，旨在实现真正的多模态融合，涵盖t2t（从食物标题和配料生成指令）、i2t（从食物图像生成食谱）、t2i（从食谱生成食物图像）、it2t和t2ti等任务。该模型利用大型语言模型（LLMs）以及预训练的图像编码器和解码器模型，能够执行各种食物计算相关任务，包括食物理解、食物识别、食谱生成和食物图像生成。与以往的模型相比，该基础模型展示了更广泛的能力，并在食物图像生成和食谱生成任务中表现出卓越的性能。ChefFusion已在GitHub上开源。

🔬 方法详解

问题定义：现有食物计算方法通常只关注单一模态的任务，例如食谱生成或图像生成，缺乏对食谱和食物图像等多模态信息的联合建模。这限制了模型在复杂食物场景下的理解和生成能力，无法充分利用不同模态之间的互补信息。

核心思路：ChefFusion的核心思路是构建一个多模态基础模型，能够同时处理食谱文本和食物图像，并实现它们之间的相互生成和转换。通过将大型语言模型（LLMs）与预训练的图像编码器和解码器相结合，模型可以学习到食谱和食物图像之间的深层关联，从而实现更准确和自然的生成效果。

技术框架：ChefFusion的整体架构包含以下几个主要模块：1) 文本编码器：使用LLM（如BERT或GPT）对食谱文本进行编码，提取文本特征。2) 图像编码器：使用预训练的图像编码器（如ResNet或ViT）对食物图像进行编码，提取图像特征。3) 多模态融合模块：将文本特征和图像特征进行融合，得到多模态表示。4) 文本解码器：使用LLM对多模态表示进行解码，生成食谱文本。5) 图像解码器：使用预训练的图像解码器（如GAN或扩散模型）对多模态表示进行解码，生成食物图像。

关键创新：ChefFusion的关键创新在于其多模态融合架构，能够同时处理食谱文本和食物图像，并实现它们之间的相互生成和转换。与以往的单模态方法相比，ChefFusion能够更好地利用不同模态之间的互补信息，从而实现更准确和自然的生成效果。此外，ChefFusion还利用了大型语言模型和预训练的图像编解码器，从而能够学习到更丰富的知识和更强的生成能力。

关键设计：ChefFusion的关键设计包括：1) 多模态融合策略：采用注意力机制或交叉注意力机制，将文本特征和图像特征进行有效融合。2) 损失函数设计：采用交叉熵损失函数或生成对抗损失函数，优化文本和图像的生成效果。3) 模型训练策略：采用多任务学习或迁移学习策略，提高模型的泛化能力和训练效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ChefFusion在食物图像生成和食谱生成任务中表现出卓越的性能。与以往的模型相比，ChefFusion能够生成更逼真、更符合食谱描述的食物图像，以及更准确、更易于理解的食谱。具体性能数据和对比基线信息在论文中进行了详细展示，表明ChefFusion在多模态食物计算领域取得了显著进展。

🎯 应用场景

ChefFusion在智能烹饪、个性化食谱推荐、食品电商、营养健康管理等领域具有广泛的应用前景。例如，用户可以通过上传食物图片自动生成食谱，或者根据食谱生成对应的食物图片，从而更好地了解食物的制作过程和营养价值。此外，ChefFusion还可以用于开发智能烹饪助手，帮助用户更轻松地制作美味佳肴。

📄 摘要（原文）

Significant work has been conducted in the domain of food computing, yet these studies typically focus on single tasks such as t2t (instruction generation from food titles and ingredients), i2t (recipe generation from food images), or t2i (food image generation from recipes). None of these approaches integrate all modalities simultaneously. To address this gap, we introduce a novel food computing foundation model that achieves true multimodality, encompassing tasks such as t2t, t2i, i2t, it2t, and t2ti. By leveraging large language models (LLMs) and pre-trained image encoder and decoder models, our model can perform a diverse array of food computing-related tasks, including food understanding, food recognition, recipe generation, and food image generation. Compared to previous models, our foundation model demonstrates a significantly broader range of capabilities and exhibits superior performance, particularly in food image generation and recipe generation tasks. We open-sourced ChefFusion at GitHub.