LGGPT[IJCV 2025] Smaller But Better: Unifying Layout Generation with Smaller Large Language Models

在计算机视觉领域，布局生成是一个重要的研究方向。近年来，随着深度学习技术的不断发展，大型语言模型（LLM）在图像描述和生成方面取得了显著的成果。然而，这些模型通常需要大量的计算资源和数据来训练，这限制了其在实际应用中的推广。为了解决这一问题，LGGPT提出了一种将小型LLM与大规模LLM相结合的方法，以实现更高效的布局生成。

LGGPT通过引入一个轻量级的LLM作为辅助模型，利用其强大的特征表示能力来提取输入图像的关键信息。同时，主模型使用大规模的LLM来学习更复杂的特征表示和生成策略。这样，当主模型遇到难以处理的问题时，可以切换到辅助模型进行求解，从而避免了过度依赖大型模型的风险。

此外，LGGPT还采用了注意力机制来优化模型的参数分布，使得模型能够更加关注输入图像的关键部分。通过这种方式，LGGPT能够在保持较高准确率的同时，降低模型的复杂度和计算成本。

总之，LGGPT Smaller But Better: Unifying Layout Generation with Smaller Large Language Models是一种有效的方法，可以将小型LLM与大规模LLM相结合，以实现更高效的布局生成。这种方法不仅有助于降低模型的计算成本，还有助于提高模型的性能和泛化能力。[IJCV 2025] Smaller But Better: Unifying Layout Generation with Smaller Large Language Models