Volcano: Mitigating Multimodal Hallucination through Self-Feedback Guided Revision
作者: Seongyun Lee, Sue Hyun Park, Yongrae Jo, Minjoon Seo
分类: cs.CL, cs.CV
发布日期: 2023-11-13 (更新: 2024-04-02)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出Volcano以解决多模态幻觉问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态幻觉 自反馈机制 视觉信息处理 模型修正 自然语言生成
📋 核心要点
- 多模态模型在处理视觉信息时常出现幻觉现象，导致输出与输入不一致，影响模型的可靠性。
- 本文提出Volcano模型，通过生成自然语言反馈来引导自我修正，利用视觉信息增强模型的响应准确性。
- 实验结果显示，Volcano在多个基准测试中表现优异，显著降低了幻觉现象，并提升了多模态处理能力。
📝 摘要（中文）
大型多模态模型面临多模态幻觉问题，即其输出与给定视觉信息不一致。近期研究认为，视觉编码器未能正确对齐图像是导致幻觉的原因之一。为此，本文提出了一种新方法，利用自反馈作为视觉线索。基于此方法，我们引入了Volcano，一个多模态自反馈引导的修正模型。Volcano根据提供的视觉信息生成自然语言反馈，并利用该反馈自我修正初始响应。实验结果表明，Volcano有效减少了多模态幻觉，并在MMHal-Bench、POPE和GAVIE上达到了最新的性能。同时，它在一般多模态能力上也有所提升，超越了MM-Vet和MMBench上的前期模型。定性分析显示，Volcano的反馈比初始响应更好地基于图像，这表明其能够通过反馈生成获取更丰富的视觉信息，从而自我纠正幻觉。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型多模态模型中的多模态幻觉问题，现有方法往往由于视觉编码器未能正确对齐图像而导致输出错误。
核心思路：论文提出的核心思路是利用自反馈机制，通过生成与视觉信息相关的自然语言反馈，帮助模型自我修正初始响应，从而减少幻觉现象。
技术框架：Volcano模型的整体架构包括视觉信息输入、初始响应生成、反馈生成和自我修正四个主要模块。模型首先接收视觉输入，生成初步的文本响应，然后基于视觉信息生成反馈，最后利用反馈对初始响应进行修正。
关键创新：Volcano的主要创新在于引入自反馈机制，使模型能够在生成响应后进行自我评估和修正。这一方法与传统的单向生成模型有本质区别，后者通常不具备自我修正能力。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化反馈生成的质量，并在网络结构上进行了调整，以确保反馈能够有效地基于视觉信息进行生成。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Volcano在MMHal-Bench、POPE和GAVIE上达到了最新的性能，显著降低了多模态幻觉现象。此外，在MM-Vet和MMBench上也超越了之前的模型，展示了其在多模态能力上的提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动内容生成和视觉问答等场景。通过提升多模态模型的准确性，Volcano可以在实际应用中提供更可靠的交互体验，推动相关技术的发展与应用。
📄 摘要（原文）
Large multimodal models suffer from multimodal hallucination, where they provide incorrect responses misaligned with the given visual information. Recent works have conjectured that one of the reasons behind multimodal hallucination is due to the vision encoder failing to ground on the image properly. To mitigate this issue, we propose a novel approach that leverages self-feedback as visual cues. Building on this approach, we introduce Volcano, a multimodal self-feedback guided revision model. Volcano generates natural language feedback to its initial response based on the provided visual information and utilizes this feedback to self-revise its initial response. Volcano effectively reduces multimodal hallucination and achieves state-of-the-art on MMHal-Bench, POPE, and GAVIE. It also improves on general multimodal abilities and outperforms previous models on MM-Vet and MMBench. Through qualitative analysis, we show that Volcano's feedback is properly grounded on the image than the initial response. This indicates that Volcano can provide itself with richer visual information through feedback generation, leading to self-correct hallucinations. We publicly release our model, data, and code at https://github.com/kaistAI/Volcano}{github.com/kaistAI/Volcano