# 生成タスク

GraphAgentは、明示的なグラフ依存関係と暗黙的なグラフ拡張意味依存関係を処理するように設計された、自動化されたエージェントパイプラインであり、ノード分類などの予測タスクや、テキスト生成などの生成タスクに対応します。3つの主要なコンポーネントから構成されます。複雑な意味的依存関係を反映した知識グラフを構築するグラフ生成エージェント、様々なユーザークエリを解釈し適切なタスク計画を策定する計画エージェント、そして計画されたタスクを効率的に実行し、ツールのマッチングと呼び出しを自動化する実行エージェントです。GraphAgentは、言語モデルとグラフ言語モデルを統合することで、複雑な関係情報とデータの意味依存関係を明らかにします。

OneGenは、大規模言語モデル（LLM）向けに設計された、微調整による生成、検索、または混合タスクに使用できる効率的なワンパス生成?検索フレームワークです。その中核となる考え方は、生成タスクと検索タスクを同一コンテキストに統合することであり、自己回帰的に生成された検索トークンに検索タスクを割り当てることで、LLMは単一の前方パスで両方のタスクを実行できます。この手法は、クエリに対して2回の前方パス計算を回避するため、展開コストの低減と推論コストの大幅な削減を実現します。

本論文は、知覚損失を拡散訓練に直接組み込むことでサンプルの質を高める、知覚損失に基づく拡散モデルを紹介しています。条件付き生成においては、本手法はサンプルの質を向上させる一方で、条件入力には影響を与えないため、サンプルの多様性を損なうことはありません。条件なし生成においても、サンプルの質を向上させる効果があります。論文では、手法の原理と実験結果を詳細に説明しています。

CelebV-Textは、大規模で高品質かつ多様な顔テキスト-ビデオデータセットであり、顔テキスト-ビデオ生成タスクの研究促進を目的としています。本データセットは、70,000本の野外で撮影された顔ビデオクリップを含んでおり、各クリップには20個のテキストが付属しています。これらは、40種類の一般的外観、5種類の詳細な外観、6種類の照明条件、37種類の動作、8種類感情、6種類の光線方向を網羅しています。CelebV-Textは、ビデオ、テキスト、およびテキスト-ビデオ間の関連性においてその優位性を包括的な統計分析によって検証しており、顔テキスト-ビデオ生成タスクの評価を標準化するベンチマークも構築しています。