ChatterBox: Multi-round Multimodal Referring and Grounding

📄 arXiv: 2401.13307v1 📥 PDF

作者: Yunjie Tian, Tianren Ma, Lingxi Xie, Jihao Qiu, Xi Tang, Yuan Zhang, Jianbin Jiao, Qi Tian, Qixiang Ye

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-24

备注: 17 pages, 6 tables, 9 figurs. Code, data, and model are available at: https://github.com/sunsmarterjie/ChatterBox

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ChatterBox以解决多轮多模态指称与定位问题

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态对话 指称与定位 视觉语言模型 双分支架构 实例级理解 空间关系 一致性推理

📋 核心要点

  1. 现有方法在多轮对话中难以处理复杂的空间关系和一致性推理，限制了实例级多模态对话的能力。
  2. 论文提出的ChatterBox模型采用双分支架构，分别处理语言和视觉任务，通过标记实例区域来增强指称信息的感知。
  3. 实验结果显示，ChatterBox在MRG任务中显著优于现有模型，展示了更强的稳定性和实例级理解能力。

📝 摘要（中文）

本研究建立了一个新的基准，针对多模态多轮指称与定位（MRG）任务，开启了实例级多模态对话的新方向。我们提出了一个新的基准CB-300K，涵盖了多轮对话、多个实例之间复杂的空间关系和一致性推理等挑战，超越了现有基准的范围。所提出的模型ChatterBox采用双分支架构，协同处理视觉和语言任务，通过对实例区域的标记，语言分支获取指称信息的感知能力，同时视觉分支将查询嵌入输入到视觉定位的接收器中。设计了两阶段优化策略，利用CB-300K和辅助外部数据提升模型的稳定性和实例级理解能力。实验表明，ChatterBox在MRG任务中在定量和定性上均优于现有模型，为复杂精确的多模态对话场景开辟了新路径。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决多模态多轮指称与定位（MRG）任务中的复杂空间关系和一致性推理问题。现有方法在处理多轮对话时，往往无法有效应对这些挑战，导致实例级理解能力不足。

核心思路：ChatterBox模型通过双分支架构，分别处理视觉和语言信息。语言分支通过对实例区域的标记，获取指称信息的感知能力，而视觉分支则通过查询嵌入进行视觉定位。这种设计旨在提升模型对复杂对话场景的理解和响应能力。

技术框架：ChatterBox的整体架构包括两个主要分支：语言分支和视觉分支。语言分支负责处理对话中的语言信息，视觉分支则负责对视觉信息的定位和理解。模型采用两阶段优化策略，结合CB-300K基准和外部数据进行训练，以提升模型的性能。

关键创新：ChatterBox的主要创新在于其双分支架构和两阶段优化策略。这种设计使得模型能够更好地处理多轮对话中的复杂交互，尤其是在空间关系和一致性推理方面，相较于现有方法具有显著优势。

关键设计：模型在参数设置上进行了精细调整，损失函数设计考虑了多模态信息的协同优化，网络结构则通过引入查询嵌入和实例区域标记来增强模型的理解能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ChatterBox在MRG任务中相较于现有模型实现了显著提升，具体表现为在多个评估指标上均超过基线，提升幅度达到XX%（具体数据未知），展示了其在复杂多模态对话场景中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、机器人对话系统和增强现实等场景。在这些应用中，能够实现更自然和精准的人机交互，提升用户体验。未来，该模型可能推动多模态对话系统的发展，使其能够处理更复杂的交互任务。

📄 摘要（原文）

In this study, we establish a baseline for a new task named multimodal multi-round referring and grounding (MRG), opening up a promising direction for instance-level multimodal dialogues. We present a new benchmark and an efficient vision-language model for this purpose. The new benchmark, named CB-300K, spans challenges including multi-round dialogue, complex spatial relationships among multiple instances, and consistent reasoning, which are beyond those shown in existing benchmarks. The proposed model, named ChatterBox, utilizes a two-branch architecture to collaboratively handle vision and language tasks. By tokenizing instance regions, the language branch acquires the ability to perceive referential information. Meanwhile, ChatterBox feeds a query embedding in the vision branch to a token receiver for visual grounding. A two-stage optimization strategy is devised, making use of both CB-300K and auxiliary external data to improve the model's stability and capacity for instance-level understanding. Experiments show that ChatterBox outperforms existing models in MRG both quantitatively and qualitatively, paving a new path towards multimodal dialogue scenarios with complicated and precise interactions. Code, data, and model are available at: https://github.com/sunsmarterjie/ChatterBox.