ViP-LLaVA: Making Large Multimodal Models Understand Arbitrary Visual Prompts

📄 arXiv: 2312.00784v2 📥 PDF

作者: Mu Cai, Haotian Liu, Dennis Park, Siva Karthik Mustikovela, Gregory P. Meyer, Yuning Chai, Yong Jae Lee

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-12-01 (更新: 2024-04-27)

备注: Accepted to CVPR2024. Project page: https://vip-llava.github.io/

💡 一句话要点

提出ViP-LLaVA以解决区域特定视觉理解问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态模型 视觉理解 用户交互 视觉提示 区域特定理解 自然语言处理 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在区域特定理解方面存在不足，无法有效处理用户的视觉提示需求。
  2. 本文提出了一种新型多模态模型，允许用户通过直观的视觉标记与模型交互，简化了视觉提示的使用。
  3. 实验结果表明，该模型在多个区域理解任务上达到了最先进的性能，显著提升了理解能力。

📝 摘要（中文）

现有的大型视觉-语言多模态模型主要集中于整体图像理解，但在实现区域特定理解方面存在显著差距。当前使用文本坐标或空间编码的方法往往无法提供用户友好的视觉提示接口。为了解决这一挑战，本文提出了一种新型多模态模型，能够解码任意视觉提示，使用户能够直观地标记图像并使用自然提示与模型交互。该设计直接将视觉标记叠加到RGB图像上，消除了复杂区域编码的需求，并在Visual7W、PointQA和视觉常识推理基准等区域理解任务上实现了最先进的性能。此外，本文还提出了ViP-Bench，一个全面的基准，用于评估模型在理解视觉提示方面的能力，推动该领域的未来研究。代码、数据和模型均已公开。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有大型视觉-语言多模态模型在区域特定理解方面的不足，现有方法通常依赖复杂的文本坐标或空间编码，导致用户体验不佳。

核心思路：论文提出的模型通过直接在图像上叠加视觉标记，允许用户使用自然语言提示（如“红色边框”或“指向箭头”）与模型进行交互，从而简化了视觉提示的使用。

技术框架：该模型的整体架构包括输入处理、视觉标记解码和区域理解三个主要模块。用户的视觉提示通过简单的标记方式输入，模型则通过解码这些标记来理解图像的特定区域。

关键创新：最重要的技术创新在于模型能够直接处理任意视觉提示，而不需要复杂的区域编码。这一设计使得用户能够更直观地与模型交互，提升了模型的可用性和理解能力。

关键设计：模型的关键设计包括视觉标记的叠加方式、损失函数的选择以及网络结构的优化。具体参数设置和网络细节在论文中进行了详细描述，以确保模型在区域理解任务中的高效性和准确性。

📊 实验亮点

实验结果显示，ViP-LLaVA在Visual7W、PointQA和视觉常识推理基准等任务上达到了最先进的性能，相较于现有方法，理解能力显著提升，具体性能数据在论文中进行了详细比较，展示了模型的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能图像编辑、增强现实和人机交互等。通过提供更直观的视觉提示接口，用户能够更方便地与多模态模型进行交互，从而提升各种应用的用户体验。未来，该技术有望在教育、医疗和娱乐等多个领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

While existing large vision-language multimodal models focus on whole image understanding, there is a prominent gap in achieving region-specific comprehension. Current approaches that use textual coordinates or spatial encodings often fail to provide a user-friendly interface for visual prompting. To address this challenge, we introduce a novel multimodal model capable of decoding arbitrary visual prompts. This allows users to intuitively mark images and interact with the model using natural cues like a "red bounding box" or "pointed arrow". Our simple design directly overlays visual markers onto the RGB image, eliminating the need for complex region encodings, yet achieves state-of-the-art performance on region-understanding tasks like Visual7W, PointQA, and Visual Commonsense Reasoning benchmark. Furthermore, we present ViP-Bench, a comprehensive benchmark to assess the capability of models in understanding visual prompts across multiple dimensions, enabling future research in this domain. Code, data, and model are publicly available.