OmniDataComposer：マルチモーダルデータ統合と無限データ生成のための統一されたデータ構造

本論文では、多様なデータモダリティ間の相互作用を洗練かつ簡素化することを目的として、マルチモーダルデータ統合と無限のデータ生成を実現する革新的な手法「OmniDataComposer」を提案する。本研究の核心的革新点は、動画、音声、テキストといった多様なモダリティ入力を処理・統合できる包括的なデータ構造を導入した点にある。 我々が設計したアルゴリズムは、動画／画像のキャプション抽出、ディンスキャプション（稠密キャプション）抽出、自動音声認識（ASR）、光学文字認識（OCR）、Recognize Anything Model（RAM）、オブジェクトトラッキングといった複数の高度な処理技術を統合的に活用している。OmniDataComposerは、6400種類以上のオブジェクトカテゴリを識別可能であり、視覚的情報の範囲を著しく拡大している。このように多様なモダリティを統合することで、各モダリティ間の相互強化を促進し、クロスモーダルなデータ補正を実現する。 本手法の最終出力は、各動画入力を複雑な順次文書へと変容させる。これにより、動画が実質的に包括的な物語に変換され、大規模言語モデル（LLM）による処理が格段に容易になる。 今後の展望として、各モダリティ向けの最適化されたデータセットの構築により、無限のデータ生成を推進することが期待される。この強固な基盤は、ChatGPTなどのモデルに貴重な知見を提供し、動画キャプション生成のための高品質なデータセットの作成を可能にするとともに、動画コンテンツに基づく質問応答タスクの実行を容易にする。OmniDataComposerは、マルチモーダル学習の新たな段階を切り開くものであり、AIが現実世界の複雑なデータをより深く理解し、生成する能力を飛躍的に高める大きな可能性を秘めている。