Utiliser l'IA pour expliquer les émotions dans l'art

Le défi de génération d'explications d'émotions basé sur le dialogue visuel est une compétition qui cherche à expliquer les émotions à travers des conversations sur des œuvres d'art. Notre équipe a participé à ce défi et a développé une méthode qui combine différents types de modèles pour générer ces explications. En utilisant des modèles avancés qui comprennent à la fois le langage et les images, nous avons réussi à obtenir des performances de haut niveau, remportant la première place dans ce défi.

L'objectif de ce défi est de créer des explications des émotions que les gens ressentent lorsqu'ils regardent ou discutent de l'art. C'est pas simple, car les émotions peuvent être influencées par plein de facteurs au-delà de ce qu'on voit dans l'œuvre elle-même. Le contexte historique, le bagage culturel et les expériences personnelles jouent tous un rôle dans la façon dont l'art est perçu.

#Méthodes

Pour relever ce défi, nous avons utilisé deux types principaux de modèles : un modèle de langage (LM) et un modèle de langage visuel de grande taille (LVLM).

#Approche du Modèle de Langage

Pour notre première méthode, nous avons utilisé le modèle BLIP2 pour transformer des images en texte. Ça veut dire qu'on a pris une image et qu'on l'a convertie en description écrite. Après avoir obtenu le texte à partir de l'image, on a combiné ce texte avec d'autres textes basés sur des conversations au sujet de l'œuvre. On a ensuite utilisé ce texte combiné pour entraîner un modèle de langage.

Pour s'assurer que notre Classification des émotions soit précise, on a divisé nos données en cinq parties, entraîné un modèle séparé sur chaque partie et ensuite on a fait un vote sur la classification finale des émotions. Comme ça, on réduit les erreurs et les biais dans nos prédictions.

#Approche du Modèle de Langage Visuel de Grande Taille

Pour la deuxième méthode, on a utilisé le modèle LLAVA. Ce modèle peut traiter à la fois des images et du texte en même temps. On a utilisé ce modèle pour input directement des images avec du texte pour générer des explications émotionnelles. Ce processus a aussi été entraîné de bout en bout, ce qui veut dire qu’on l’a entraîné en une seule fois, lui permettant d'apprendre à connecter de manière fluide les informations visuelles et textuelles.

#Configuration de l'Entraînement

Pour la partie entraînement de notre expérience, on a défini des paramètres spécifiques pour guider le processus. Pour les modèles basés sur le LM, on a utilisé un certain modèle de langage, une taille de lot et un taux d'apprentissage, et on a appliqué des techniques pour augmenter progressivement le taux d'apprentissage au début de l'entraînement.

Pour l'approche basée sur le LVLM, on a cherché des moyens de rendre notre processus de réglage plus efficace. On a ajusté le taux d'apprentissage pour améliorer nos résultats. Les deux méthodes nécessitaient beaucoup de ressources informatiques et ont été exécutées sur des GPU puissants.

#Résultats

Une fois l'entraînement terminé, on a évalué les performances de nos modèles en utilisant des mesures spécifiques appelées Scores BLEU et F1. Ces scores nous aident à comprendre à quel point les modèles ont généré des explications et comment ils ont classé les émotions.

#Performance des Modèles

On a observé des variations de performance parmi les modèles entraînés sur différentes parties de notre jeu de données. Certains modèles étaient meilleurs pour expliquer les émotions, tandis que d'autres excellaient dans leur classification. Pour obtenir les meilleurs résultats, on a combiné ces modèles pour créer une sortie unique.

#Scores Finaux

Notre modèle combiné final a obtenu des scores impressionnants, avec un Score F1 pondéré de 52,36 et un score BLEU de 0,26. Ça veut dire que notre méthode globale était efficace pour classifier les émotions avec précision et générer des explications concernant ces émotions en lien avec l'art.

#Discussion

Ce qu'on a appris de ce défi, c'est à quel point il est important d'avoir des modèles capables de gérer à la fois le texte et les images. En combinant les forces des méthodes LM et LVLM, on a créé un système efficace qui peut comprendre la complexité des discussions sur l'art.

#L'Impact des Discussions Artistiques

L'appréciation de l'art est souvent subjective, et différentes personnes peuvent ressentir des émotions différentes en regardant la même œuvre. Notre système vise à prendre en compte cette subjectivité en analysant à la fois les aspects visuels de l'art et le dialogue qui l'entoure. Cette approche holistique nous donne une meilleure compréhension des réponses émotionnelles.

#Importance des Approches Multi-modales

Utiliser à la fois le texte et les images nous permet de créer des systèmes d'IA qui sont plus alignés avec les expériences humaines. Ces méthodes multi-modales peuvent améliorer notre manière d'interpréter non seulement l'art, mais aussi d'autres sujets complexes impliquant plusieurs formes de données.

#Conclusion

En conclusion, notre travail dans le défi de génération d'explications d'émotions basé sur le dialogue visuel a mis en lumière le potentiel de combiner différents modèles pour obtenir de meilleurs résultats dans l'explication des émotions. En utilisant à la fois les approches LM et LVLM, on peut classifier les émotions avec précision et générer des explications pertinentes basées sur des discussions artistiques. Cela enrichit notre compréhension des réponses émotionnelles et ouvre la voie à la création de systèmes d'IA plus sophistiqués capables d'interpréter les subtilités des émotions humaines.

Grâce à la recherche et au développement continu dans ce domaine, on vise à affiner encore nos méthodes et à explorer de nouvelles possibilités en matière d'interprétation artistique et au-delà. Les applications de cette technologie sont vastes, et à mesure que l'on améliore nos modèles, on contribue à une compréhension plus profonde de la façon dont les humains interagissent avec, perçoivent et apprécient l'art, enrichissant ainsi à la fois le domaine de l'intelligence artificielle et l'expérience humaine.