u-LLaVA: Unifying Multi-Modal Tasks via Large Language Model
作者: Jinjin Xu, Liwu Xu, Yuzhe Yang, Xiang Li, Fanyi Wang, Yanchun Xie, Yi-Jie Huang, Yaqian Li
分类: cs.CV
发布日期: 2023-11-09 (更新: 2024-08-28)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出u-LLaVA以解决多模态任务整合问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态大语言模型 细粒度视觉理解 模态对齐 联合指令调优 多任务学习 视觉任务评估 深度学习
📋 核心要点
- 现有多模态大语言模型主要关注全局或区域理解，缺乏细粒度像素级任务的处理能力。
- u-LLaVA框架通过整合像素、区域和全局特征，采用高效的模态对齐和联合指令调优方法，提升模型的感知能力。
- 该框架在多个基准测试中表现出色，达到了最先进的性能，并公开了模型、数据和代码，促进了研究的进一步发展。
📝 摘要（中文）
近年来，多模态大语言模型（MLLMs）的进展显著提升了视觉理解能力，主要得益于复杂的模态对齐策略。然而，现有方法多集中于全局或区域理解，缺乏对细粒度像素级任务的关注。为此，我们提出了u-LLaVA，一个创新的多任务统一框架，整合像素、区域和全局特征，以提升MLLMs的感知能力。我们采用高效的模态对齐方法，利用图像和视频数据集增强模型在多样视觉上下文中的基础理解。此外，提出了一种联合指令调优方法，配合任务特定的投影器和解码器进行端到端的下游训练。我们还贡献了一个新颖的基于掩码的多任务数据集，包含277K样本，旨在挑战和评估MLLMs的细粒度感知能力。整体框架简单有效，在多个基准测试中实现了最先进的性能。
🔬 方法详解
问题定义：当前多模态大语言模型在处理细粒度像素级任务时存在不足，现有方法多集中于全局或区域理解，未能充分挖掘视觉信息的细节。
核心思路：u-LLaVA框架通过整合像素、区域和全局特征，采用高效的模态对齐策略，结合图像和视频数据集，增强模型的基础理解能力，从而提升细粒度任务的表现。
技术框架：整体框架包括模态对齐模块、任务特定的投影器和解码器，以及联合指令调优方法，支持端到端的下游训练。通过这些模块的协同工作，模型能够更好地理解和处理多模态信息。
关键创新：最重要的创新在于提出了一种新的多任务统一框架，能够同时处理像素、区域和全局特征，显著提升了模型在细粒度视觉任务上的表现，与现有方法相比具有本质的区别。
关键设计：在设计中，采用了高效的损失函数和网络结构，确保模型在多任务学习中的有效性。此外，数据集的构建也特别关注于细粒度感知能力的评估，提供了277K样本以支持这一目标。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
u-LLaVA在多个基准测试中实现了最先进的性能，具体表现为在细粒度视觉任务上相较于现有方法提升了显著的准确率，验证了其在多模态任务整合中的有效性和优越性。
🎯 应用场景
u-LLaVA框架在多个领域具有广泛的应用潜力，包括智能监控、自动驾驶、医疗影像分析等。通过提升多模态理解能力，该研究能够促进更复杂的视觉任务的实现，推动相关技术的进步与应用。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in multi-modal large language models (MLLMs) have led to substantial improvements in visual understanding, primarily driven by sophisticated modality alignment strategies. However, predominant approaches prioritize global or regional comprehension, with less focus on fine-grained, pixel-level tasks. To address this gap, we introduce u-LLaVA, an innovative unifying multi-task framework that integrates pixel, regional, and global features to refine the perceptual faculties of MLLMs. We commence by leveraging an efficient modality alignment approach, harnessing both image and video datasets to bolster the model's foundational understanding across diverse visual contexts. Subsequently, a joint instruction tuning method with task-specific projectors and decoders for end-to-end downstream training is presented. Furthermore, this work contributes a novel mask-based multi-task dataset comprising 277K samples, crafted to challenge and assess the fine-grained perception capabilities of MLLMs. The overall framework is simple, effective, and achieves state-of-the-art performance across multiple benchmarks. We also make our model, data, and code publicly accessible at https://github.com/OPPOMKLab/u-LLaVA.