幻觉不一定有害,新框架用AI的幻觉优化图像分割技术
在图像分割领域,传统方法依赖大量手动标注数据,效率低下且难以适应复杂场景。为解决这一问题,研究人员提出了“任务通用可提示分割”方法,利用多模态大型语言模型(MLLM)生成实例特定提示。然而,MLLM常出现幻觉,影响分割精度。为此,研究团队开发了“Prompt-Mask Cycle”(ProMaC)框架,通过迭代生成和验证提示及掩码,有效利用幻觉信息,提高了分割精度和效率。实验结果表明,ProMaC在多个基准数据集上表现出色,为图像分割技术的发展提供了新思路。