Comparison of Autoencoders for tokenization of ASL datasets
作者: Vouk Praun-Petrovic, Aadhvika Koundinya, Lavanya Prahallad
分类: cs.LG, cs.CV
发布日期: 2025-01-12
备注: 9 pages, 2 tables, 4 figures
💡 一句话要点
对比自编码器在美式手语数据集tokenization中的应用，扩散自编码器表现最优
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自编码器 扩散模型 美式手语 图像重建 多模态学习
📋 核心要点
- 现有自编码器在处理复杂图像数据时存在局限性，尤其是在高保真重建和特征提取方面面临挑战。
- 论文探索使用扩散自编码器进行ASL图像的tokenization，利用其概率噪声建模和迭代去噪能力提升重建质量。
- 实验结果表明，扩散自编码器在MSE和MOS指标上均优于前馈和卷积自编码器，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
本研究对比了三种自编码器架构在美式手语（ASL）图像数据集上的性能，该数据集包含29个手势类别的87,000张图像。比较了前馈自编码器、卷积自编码器和扩散自编码器三种方法。结果表明，扩散自编码器由于其概率噪声建模和迭代去噪能力，表现优于其他方法，实现了最低的均方误差（MSE）和最高的平均意见得分（MOS）。卷积自编码器展示了有效的空间特征提取能力，但缺乏扩散过程的鲁棒性，而前馈自编码器作为基线，在处理复杂图像数据方面存在局限性。客观和主观评估均证实了扩散自编码器在高保真图像重建方面的优越性，强调了其在多模态人工智能应用（如手语识别和生成）中的潜力。这项工作为设计鲁棒的编码器-解码器系统以推进多模态人工智能能力提供了关键见解。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决美式手语（ASL）图像数据集的有效tokenization问题，即如何将图像数据转换为可用于后续任务（如手语识别和生成）的有效表示。现有方法，如传统自编码器，在处理复杂图像时，重建质量不高，特征提取能力有限，难以满足高保真重建的需求。
核心思路：论文的核心思路是利用扩散自编码器（Diffusion Autoencoder）的优势，通过概率噪声建模和迭代去噪过程，学习到更鲁棒和高质量的图像表示。扩散模型能够逐步将图像转换为噪声，然后再从噪声中逐步恢复图像，从而学习到图像的潜在结构和特征。
技术框架：整体框架包含编码器和解码器两部分。编码器将输入图像编码为潜在表示，解码器则从潜在表示重建图像。扩散过程被集成到解码器中，通过逐步去噪的方式生成高质量的重建图像。具体流程为：输入图像 -> 编码器 -> 潜在表示 -> 扩散过程（逐步添加噪声）-> 迭代去噪 -> 重建图像。
关键创新：最重要的技术创新点在于将扩散模型集成到自编码器的解码器中，利用扩散模型的生成能力提升图像重建质量。与传统自编码器直接解码潜在表示不同，扩散自编码器通过迭代去噪过程逐步生成图像，从而能够更好地捕捉图像的细节和结构。
关键设计：论文比较了三种自编码器：前馈自编码器、卷积自编码器和扩散自编码器。扩散自编码器的关键设计在于其扩散过程和去噪过程。扩散过程通常采用高斯噪声，去噪过程则通过神经网络学习从噪声中预测原始图像。损失函数通常包括重建损失（如均方误差MSE）和扩散模型的损失函数（如变分下界VLB）。具体的网络结构和参数设置在论文中可能有所描述，但摘要中未提供详细信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，扩散自编码器在ASL图像数据集上取得了最佳性能，实现了最低的均方误差（MSE）和最高的平均意见得分（MOS）。这表明扩散自编码器能够更好地重建ASL图像，并生成更逼真的图像。具体性能数据未在摘要中给出，但结论明确指出扩散自编码器优于其他两种方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于手语识别、手语生成、人机交互等领域。高质量的ASL图像tokenization能够提升手语识别的准确率，并为手语生成提供更逼真的图像。此外，该方法还可以推广到其他图像数据集的tokenization任务，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Generative AI, powered by large language models (LLMs), has revolutionized applications across text, audio, images, and video. This study focuses on developing and evaluating encoder-decoder architectures for the American Sign Language (ASL) image dataset, consisting of 87,000 images across 29 hand sign classes. Three approaches were compared: Feedforward Autoencoders, Convolutional Autoencoders, and Diffusion Autoencoders. The Diffusion Autoencoder outperformed the others, achieving the lowest mean squared error (MSE) and highest Mean Opinion Score (MOS) due to its probabilistic noise modeling and iterative denoising capabilities. The Convolutional Autoencoder demonstrated effective spatial feature extraction but lacked the robustness of the diffusion process, while the Feedforward Autoencoder served as a baseline with limitations in handling complex image data. Objective and subjective evaluations confirmed the superiority of the Diffusion Autoencoder for high-fidelity image reconstruction, emphasizing its potential in multimodal AI applications such as sign language recognition and generation. This work provides critical insights into designing robust encoder-decoder systems to advance multimodal AI capabilities.