一、背景

本文中我们介绍一种新的 LMM（Large MultiModal Model，大型多模态模型），其结合了 LMM 和视觉搜索模型，能很好的处理高分辨率图像的细节，也提出了相应的搜索算法和高分辨率图像评估基准。

对应的论文为：[2312.14135] V*: Guided Visual Search as a Core Mechanism in Multimodal LLMs

对应的代码库为：https://api.ibos.cn/v4/weapparticle/accesswximg?aid=78681&url=aHR0cHM6Ly9naXRodWIuY29tL1RlbmNlbnRBUkMvUGhvdG9NYWtlci90cmVlL21haW4=

1. 最全 LMM 模型结构（13种）综述

2. 最全 LMM 模型训练（12种）综述

最近常见多模态 LMM 的解读可以参考：

1. 微软 GPT-4V 技术报告解读（1）

2. 微软 GPT-4V 技术报告解读（2）

3. CogVLM: Visual Expert for Large Language Models 论文解读

4. MiniGPT-v2 论文解读

5. LLaVA-1.5 论文解读

6. BLIP-2 论文及实现解读

7. 阿里最新 LMM：mPLUG-Owl2 论文解读

8. SPHINX：多任务、多权重、多编码器、多分辨率混合的多模态大模型

9. Monkey：大分辨率+详细描述，多项 LMM SOTA

10. Florence-2：126M 图像，5.4B 视觉标注，0.77B LMM，多项 SOTA

常见多模态数据集的解读可以参考：

1. LMM 视觉问答（VQA）数据集解读

2. LMM 视觉描述（Captioning）和定位（Grounding）数据集

3. LVIS-Instruct4V: Data is All You Need，12 评估 11 SOTA

其他多模态幻觉校正可以参考：

1. Woodpecker: LMM 幻觉校正 - 论文解读

二、摘要

作为实现通用人工智能的重要一步，LMM 试图集成多模态信息来执行更复杂的任务，然而当前 LMM 依然存在一个局限性，它们都依赖于预训练的视觉编码器（通常也都是冻结的），例如常见的 CLIP，然而这些视觉编码器往往在低分辨率上训练（通常要 resize 到 224x224 或 336x336），在推理时，输入图像也往往要调整到较低分辨率，因此导致编码器很容易忽略高分辨率图像中的重要细节，此外，当前 LMM 难以识别它们处理的图像中的缺失或者不清楚的细节时，也无法主动寻找或查询这些信息，这成为了视觉信息处理的主要瓶颈。

受人类能力的启发，作者提出了 SEAL（Show，SEArch，and TelL），这是一种通用的架构，用于将 LLM 引导的视觉搜索机制集成到 LMM 中，以解决上述限制。SEAL 框架由 VQA（Visual Question Answering）LLM 和视觉搜索模型组成，SEAL 中的 VQA LLM 可以明确地确定缺失的视觉细节，从而创建目标对象并进一步聚焦处理。然后，利用丰富的世界知识和语言模型的常识，视觉搜索组件定位这些已识别的元素，并将它们添加到视觉工作记忆 （Visual Working Memory，VWM） 中。VWM 中的这些额外视觉数据使 VQA LLM 能够提供更准确、更明智的响应。

总而言之，本文的主要贡献可以概括为如下三点：

• 设计了一种 LMM 框架 SEAL（Show，SEArch，and TelL），旨在主动推理和搜索所需的视觉信息，这是密集型视觉多模态任务的重要能力，尤其是处理高分辨率图像时。

• 设计了一种视觉搜索算法 V*，利用 LLM 固有的常识理解对任何分辨率的图像进行有效地、广泛地搜索。

• 创建了一种多模态评估基准 V* Bench，用来评估 LMM 在高分辨率图像中准确处理和定位详细视觉信息的能力。

三、模型和方法

3.1. VQA LLM 模型（MLLM）

如下图所示为 VQA LLM 的主要结构，其包含一个 VWM，用于存储上下文信息，主要包含 4 个方面：

• <question>：原始的纯文本问题。

• <global image>：初始的图像。

• <searched targets>：从视觉搜索模块获得的目标图像，已经经过裁剪，初始阶段为空。

• <target locations>：目标图像对应的坐标，初始阶段为空。

作者使用 LLaVA-7B-1.5 作为 VQA LLM，其同样包含三个关键组件：

• Vision Encoder：作者采用 CLIP ViT-L/14 模型，用于提取图像 Token embedding，对应的输入图像分辨率为 224x224，生成 256 个 Token。

• Language Model：大语言模型。

• Resampler + Linear：两种常见的多模态投影模块，Resampler 采用 Cross-Attention，可以压缩 Token 数目，从 256 -> 32。作者设计了一个简单的机制在两者之间切换：

• 只包含一个初始图像：使用 Linear，保留 256 个 Token。

• 有一个初始图像和 1-2 个目标图像：初始图像使用 Resampler，目标图像使用 Linear，目标图像 Token 更多，LLM 可以更加聚焦在目标图像。

• 超过 2 个目标图像：全部使用 Resampler，以减小计算代价。

3.2. SEAL 工作流程

如下图所示为 SEAL 的详细工作流程：

• 1：输入图像 I 和文本问题 T，和阈值 δ

• 2：调用 VQA LLM 获得目标 L

• 3：初始化 VWM

• 4：将图像 I 和文本问题 T 添加到 VWM

• 5：循环遍历所有目标 L：

• 6：创建优先级队列 q

• 7：将 (I, ∞) 添加到 q

• 8：使用视觉搜索模型来搜索目标

• 9,10：没有找到目标，VWM 中添加 “图像中不存在 {目标}”

• 12,13：找到目标，从图像 I 中裁剪目标，并将 “{目标} <目标图像> 位于 [x1, y1, x2, y2]” 添加到 VWM

• 14,15：VQA LLM 基于 VWM 最终结果并返回

3.3. VQA LLM 训练数据集

由于 VQA LLM 增加了 VWM，因此需要额外的指令微调数据来训练，作者构建了三种数据。

3.3.1 用于目标物体推理的负样本数据（100k）

VQA LLM 首先要识别目标物体，以便回答问题及判断是否缺失或者在初始图像中不够清晰。为此，作者构建了（图像，问题，答案）数据，其中包含图像中不存在的 1 或 2 个目标。

此外，作者还故意挑选了一些太小而无法被 CLIP Encoder 捕获的目标物体，具体来说是选择了边界框小于 20x20 的物体，并构建其相关细节问题，对于此类问题的恰当的回答应该是承认无法回答，并明确列出所需的其他目标物体。作者使用 COCO 2017 构建了 100k 的数据，并使用 GPT-3.5 生成相关问题。

3.3.2 VQA 数据（167k）

数据包含三个部分：

• GQA 数据（70k）

• 聚焦于物体属性的 VQA 数据（51k）

• 聚焦于物体空间关系的 VQA 数据（46k）

3.3.3 LLaVA 指令微调数据（120k）

数据包含两部分：

• LLaVA-80k 指令微调数据，图像也来自 COCO。

• 针对上述数据还识别了与 COCO 类别匹配并标注有对象实体的数据，将匹配的对象作为搜索目标，创建了额外的 40k 数据。

3.4. V* 视觉搜索算法

3.4.1 模型结构

如下图所示，上述的 VQA LLM（MLLM）模型有三个用途：

• 加上 LoRA：用于生成可能的目标（文本）。

• 加上 LoRA 和 Mcl：用于生成目标可能的区域。

• 加上 LoRA 和 Mtl：用于生成目标确切的位置。

作者设计了一个特殊的 <LOC> Token，通过 prompt “Please locate the [object] in the image.”，模型会生成对应的 <LOC> Token，然后将该 Token 对应的 embedding 用于后续的 Mcl 和 Mtl 模块，这两个模块的结构如下图 Figure 4 所示，其中 Dcl 参考了 SAM 的实现，Dtl 包含两个 MLP，这两个模块也都会把 Image Token embedding 作为输入：

3.4.2 搜索算法

其对应的视觉模型搜索算法如下所示：

• 1：给定优先级队列 q，搜索目标 s 和阈值 δ

• 2：从队列 q 中拿到对应图像 I

• 3：调用视觉搜索模型，从图像 I 中定位目标 s，获得对应的坐标 coordinates、置信度 confidence 和可能位置 heatmap。

• 4,5：如果存在目标 s 对应的坐标则直接返回坐标 coordinates

• 6：不存在目标 s 的坐标，且 heatmap.max() 小于阈值  δ

• 7：从当前图像 I 中找到可能关联的目标

• 8：基于可能关联的目标进行定位

• 9：不存在目标 s 的坐标，且 heatmap.max() 大于阈值  δ，将图像 I 分成一系列子图像，并递归调用视觉搜索模型。

• 10,11,12,13,14：从队列 q 中返回对应的搜索结果。

图像切分逻辑如下图 Figure 5 所示，其会保证图像的比例，然后多级递归切分：

3.5. V* Bench

作者从 SA-1B 数据集（Meta 分割一切模型 SAM 一起发布的数据集）中选择了 191 个高分辨率图像，平均分辨率为 2246x1582。Benchmark 中包含两个子任务：

• 属性识别（attribute recognition）：包含 115 个图像，要求模型识别特定类型的属性，比如颜色、材料等。

• 关系推理（relationship reasoning）：包含 76 个图像，要求模型识别图像中两个物体的空间关系。

如下图 Figure 8 所示为评估集中的一些实例，第一行为属性识别，第二行为关系推理：

四、实验评估

4.1. V* Bench 评估

如下图 Table 1 所示，使用 Vicuna-7B 模型作为语言模型，人类水平接近满分，而之前的 LMM 模型评分都很低，甚至接近随机水平，而本文的 SEAL 相比之前的模型大幅领先，甚至大幅超越 GPT-4V：

4.2. 消融实验

作者验证了各种组件的影响，可见 VWM 和 V* 搜索算法都很有帮助：

作者同时评估了不同搜索算法的搜索步长，提出的 LLM 引导的视觉搜索算法使用了最少的步长，相应的效率也更高：

4.3. 多模态基准评估

如下图 Table 5 所示，作者结合多种多模态基准对 LLaVA 和本文的 SEAL 进行了评估，SEAL 在 V* Bench 和 MME、PoPE 上都大幅领先，在 MMBench 和 SEED-Bench（Img）上相当，但是在 MM-Vet 和 LLaVAw 上差距较大，这可能因为它们的规模较小或者使用基于 GPT4 的评估方法，可能带来不确定性和潜在的偏差：

4.4. PS 补充

作者论文中提供的评估对比比较少，此外很多模型效果也已经超过 LLaVA，因此我们进一步结合之前的数据进行对比，可见模型在很多任务上还有进一步提升的空间（也可能和训练数据有关）：

如下图为 POPE 指标，很多任务使用更大模型也获得了很大的提升，比如 SPHINX：

五、参考链接

1. https://api.ibos.cn/v4/weapparticle/accesswximg?aid=78681&url=aHR0cHM6Ly9hcnhpdi5vcmcvYWJzLzIzMTIuMTQxMzU=

2. https://api.ibos.cn/v4/weapparticle/accesswximg?aid=78681&url=aHR0cHM6Ly9naXRodWIuY29tL1RlbmNlbnRBUkMvUGhvdG9NYWtlci90cmVlL21haW4=