MulVec：面向免训练零样本组合图像检索的细粒度角色感知匹配

英文标题：MulVec: Fine-Grained Role-Aware Matching for Training-Free Zero-Shot Composed Image Retrieval

该论文提出 MulVec，聚焦免训练的零样本组合图像检索任务：系统根据参考图像和文本编辑指令，在图库中检索目标图像。论文强调，该方法无需使用任务特定的图像三元组进行训练。摘要指出，现有方法通常将目标图像作为整体进行描述和匹配，而 MulVec 旨在通过细粒度、角色感知的匹配改善这一问题。该研究对希望在无需额外任务训练数据的条件下构建组合式图像搜索与编辑检索能力的开发者具有参考价值。

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