Synthetic Data is an Elegant GIFT for Continual Vision-Language Models
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Wu, Bin, Shi, Wuxuan, Wang, Jinqiao, Ye, Mang |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
An Empirical Study of Validating Synthetic Data for Text-Based Person Retrieval
di: Cao, Min, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cao, Min, et al.
Pubblicazione: (2025)
Active Zero: Self-Evolving Vision-Language Models through Active Environment Exploration
di: He, Jinghan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: He, Jinghan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Dealing with Synthetic Data Contamination in Online Continual Learning
di: Wang, Maorong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Maorong, et al.
Pubblicazione: (2024)
SYNAuG: Exploiting Synthetic Data for Data Imbalance Problems
di: Ye-Bin, Moon, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ye-Bin, Moon, et al.
Pubblicazione: (2023)
Continual Learning with Vision-Language Models via Semantic-Geometry Preservation
di: He, Chiyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: He, Chiyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
NLPrompt: Noise-Label Prompt Learning for Vision-Language Models
di: Pan, Bikang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pan, Bikang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Utilizing Synthetic Data for Medical Vision-Language Pre-training: Bypassing the Need for Real Images
di: Liu, Che, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Che, et al.
Pubblicazione: (2023)
Federated Learning from Vision-Language Foundation Models: Theoretical Analysis and Method
di: Pan, Bikang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pan, Bikang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Being-M0.5: A Real-Time Controllable Vision-Language-Motion Model
di: Cao, Bin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cao, Bin, et al.
Pubblicazione: (2025)
GIFT: Unlocking Full Potential of Labels in Distilled Dataset at Near-zero Cost
di: Shang, Xinyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shang, Xinyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
PFDM: Parser-Free Virtual Try-on via Diffusion Model
di: Niu, Yunfang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Niu, Yunfang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning without Forgetting for Vision-Language Models
di: Zhou, Da-Wei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhou, Da-Wei, et al.
Pubblicazione: (2023)
MM-Zero: Self-Evolving Multi-Model Vision Language Models From Zero Data
di: Li, Zongxia, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Zongxia, et al.
Pubblicazione: (2026)
Multi-Stage Knowledge Integration of Vision-Language Models for Continual Learning
di: Zhang, Hongsheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Hongsheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Synthetic Designed Experiments for Diagnosing Vision Model Failure
di: Sarkar, Krisanu
Pubblicazione: (2026)
di: Sarkar, Krisanu
Pubblicazione: (2026)
Diffusion Model Conditioning on Gaussian Mixture Model and Negative Gaussian Mixture Gradient
di: Lu, Weiguo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lu, Weiguo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Attribute-based Visual Reprogramming for Vision-Language Models
di: Cai, Chengyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cai, Chengyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bridge the Modality and Capability Gaps in Vision-Language Model Selection
di: Yi, Chao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yi, Chao, et al.
Pubblicazione: (2024)
StableSemantics: A Synthetic Language-Vision Dataset of Semantic Representations in Naturalistic Images
di: Zawar, Rushikesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zawar, Rushikesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
ImageNet-Think-250K: A Large-Scale Synthetic Dataset for Multimodal Reasoning for Vision Language Models
di: Chitty-Venkata, Krishna Teja, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chitty-Venkata, Krishna Teja, et al.
Pubblicazione: (2025)
Left-Right Symmetry Breaking in CLIP-style Vision-Language Models Trained on Synthetic Spatial-Relation Data
di: Yamamoto, Takaki, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yamamoto, Takaki, et al.
Pubblicazione: (2026)
Harnessing the Power of Large Vision Language Models for Synthetic Image Detection
di: Keita, Mamadou, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Keita, Mamadou, et al.
Pubblicazione: (2024)
Make Continual Learning Stronger via C-Flat
di: Bian, Ang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bian, Ang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Vision-Language Models are Strong Noisy Label Detectors
di: Wei, Tong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wei, Tong, et al.
Pubblicazione: (2024)
RLS3: RL-Based Synthetic Sample Selection to Enhance Spatial Reasoning in Vision-Language Models for Indoor Autonomous Perception
di: Waite, Joshua R., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Waite, Joshua R., et al.
Pubblicazione: (2025)
Robust Asymmetric Heterogeneous Federated Learning with Corrupted Clients
di: Fang, Xiuwen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fang, Xiuwen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient and Long-Tailed Generalization for Pre-trained Vision-Language Model
di: Shi, Jiang-Xin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shi, Jiang-Xin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Training a Computer Vision Model for Commercial Bakeries with Primarily Synthetic Images
di: Schmitt, Thomas H., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schmitt, Thomas H., et al.
Pubblicazione: (2024)
Concept-skill Transferability-based Data Selection for Large Vision-Language Models
di: Lee, Jaewoo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Jaewoo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Continual Learning with Synthetic Boundary Experience Blending
di: Hsu, Chih-Fan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hsu, Chih-Fan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Vision Language Models are Biased
di: Vo, An, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vo, An, et al.
Pubblicazione: (2025)
Provably Improving Generalization of Few-Shot Models with Synthetic Data
di: Nguyen, Lan-Cuong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nguyen, Lan-Cuong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Online Self-Calibration Against Hallucination in Vision-Language Models
di: Chen, Minghui, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Minghui, et al.
Pubblicazione: (2026)
Decomposing and Composing: Towards Efficient Vision-Language Continual Learning via Rank-1 Expert Pool in a Single LoRA
di: Fa, Zhan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fa, Zhan, et al.
Pubblicazione: (2026)
FRISM: Fine-Grained Reasoning Injection via Subspace-Level Model Merging for Vision-Language Models
di: Huang, Chenyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Huang, Chenyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Instruction-Guided Fusion of Multi-Layer Visual Features in Large Vision-Language Models
di: Li, Xu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Xu, et al.
Pubblicazione: (2024)
HoneyBee: Data Recipes for Vision-Language Reasoners
di: Bansal, Hritik, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bansal, Hritik, et al.
Pubblicazione: (2025)
ICONS: Influence Consensus for Vision-Language Data Selection
di: Wu, Xindi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Xindi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Compatible Fine-tuning for Vision-Language Model Updates
di: Wang, Zhengbo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Zhengbo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Synthetically Enhanced: Unveiling Synthetic Data's Potential in Medical Imaging Research
di: Khosravi, Bardia, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Khosravi, Bardia, et al.
Pubblicazione: (2023)
Documenti analoghi
-
An Empirical Study of Validating Synthetic Data for Text-Based Person Retrieval
di: Cao, Min, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Active Zero: Self-Evolving Vision-Language Models through Active Environment Exploration
di: He, Jinghan, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Dealing with Synthetic Data Contamination in Online Continual Learning
di: Wang, Maorong, et al.
Pubblicazione: (2024) -
SYNAuG: Exploiting Synthetic Data for Data Imbalance Problems
di: Ye-Bin, Moon, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Continual Learning with Vision-Language Models via Semantic-Geometry Preservation
di: He, Chiyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)