InstructSeq: Unifying Vision Tasks with Instruction-conditioned Multi-modal Sequence Generation
作者: Rongyao Fang, Shilin Yan, Zhaoyang Huang, Jingqiu Zhou, Hao Tian, Jifeng Dai, Hongsheng Li
分类: cs.CV
发布日期: 2023-11-30
备注: 10 pages
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出InstructSeq框架以统一多种视觉任务
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态建模 自然语言处理 视觉任务 变换器架构 任务统一性 人机交互 图像理解
📋 核心要点
- 现有视觉任务方法通常需要特定的调优，缺乏灵活性和通用性，难以适应多样化的自然语言指令。
- InstructSeq通过多模态变换器架构，结合视觉和文本数据，提供了一种灵活的自然语言控制方式，统一处理多种视觉任务。
- 在多个视觉任务上，InstructSeq无需特定调优，依然实现了优异的性能，展现出强大的任务适应能力。
📝 摘要（中文）
本研究提出InstructSeq，一个基于指令的多模态建模框架，旨在通过灵活的自然语言控制和处理视觉与文本数据，统一多种视觉任务。InstructSeq采用多模态变换器架构，结合视觉、语言和序列建模。通过视觉编码器提取图像特征，文本编码器编码指令，自动回归变换器融合表示并生成序列任务输出。通过使用大型语言模型生成的自然语言指令进行训练，InstructSeq能够强有力地理解自由形式的指令，提供直观的接口来引导能力。该模型在语义分割、指代表达分割/理解和图像描述等任务上表现出色，无需特定任务的调优，展现出更人性化的多样性和通用性。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决现有视觉任务方法在处理自然语言指令时的灵活性不足和通用性差的问题。现有方法通常需要针对特定任务进行调优，难以适应多样化的指令。
核心思路：论文提出的InstructSeq框架通过多模态变换器架构，结合视觉和文本数据，利用自然语言指令动态控制模型执行多种视觉任务，提升了模型的灵活性和通用性。
技术框架：InstructSeq的整体架构包括视觉编码器、文本编码器和自动回归变换器。视觉编码器提取图像特征，文本编码器处理指令，自动回归变换器融合这些表示并生成任务输出。
关键创新：InstructSeq的主要创新在于其无任务特定调优的能力，能够通过大型语言模型生成的自然语言指令进行训练，从而实现对自由形式指令的强理解能力。与现有方法相比，InstructSeq在多任务统一性和人性化控制方面具有显著优势。
关键设计：在技术细节上，InstructSeq采用了多模态变换器架构，关键参数设置和损失函数设计旨在优化视觉和文本数据的融合效果，确保模型在多种任务上的高效表现。具体的网络结构和参数设置将在后续的代码发布中提供。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，InstructSeq在语义分割、指代表达分割/理解和图像描述等任务上表现出色，未进行任何特定任务的调优，依然实现了显著的性能提升，展示了其强大的多任务处理能力和灵活性。
🎯 应用场景
InstructSeq框架具有广泛的应用潜力，适用于图像理解、自动图像描述生成、语义分割等多个领域。其灵活的自然语言控制能力使得用户能够更直观地与模型交互，推动了人机交互的进步。此外，该框架的通用性为未来的多模态学习研究提供了新的方向。
📄 摘要（原文）
Empowering models to dynamically accomplish tasks specified through natural language instructions represents a promising path toward more capable and general artificial intelligence. In this work, we introduce InstructSeq, an instruction-conditioned multi-modal modeling framework that unifies diverse vision tasks through flexible natural language control and handling of both visual and textual data. InstructSeq employs a multimodal transformer architecture encompassing visual, language, and sequential modeling. We utilize a visual encoder to extract image features and a text encoder to encode instructions. An autoregressive transformer fuses the representations and generates sequential task outputs. By training with LLM-generated natural language instructions, InstructSeq acquires a strong comprehension of free-form instructions for specifying visual tasks. This provides an intuitive interface for directing capabilities using flexible natural instructions. Without any task-specific tuning, InstructSeq achieves compelling performance on semantic segmentation, referring expression segmentation/comprehension, and image captioning. The flexible control and multi-task unification empower the model with more human-like versatility and generalizability for computer vision. The code will be released soon at https://github.com/rongyaofang/InstructSeq.