Lumen: Unleashing Versatile Vision-Centric Capabilities of Large Multimodal Models

📄 arXiv: 2403.07304v2 📥 PDF

作者: Yang Jiao, Shaoxiang Chen, Zequn Jie, Jingjing Chen, Lin Ma, Yu-Gang Jiang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-12 (更新: 2024-05-28)

备注: Technical Report

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Lumen以增强大规模多模态模型的视觉能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大规模多模态模型 视觉任务 视觉-语言对齐 任务特定解码 共享表示 智能监控 自动驾驶 机器人视觉

📋 核心要点

  1. 现有方法主要通过适配视觉任务输出到语言模型格式来增强LMM的感知能力，但忽视了视觉任务的多样性，限制了学习效果。
  2. 本文提出Lumen架构，通过将感知能力的学习分为任务无关和任务特定两个阶段，促进视觉-语言概念的细粒度对齐。
  3. 实验结果显示，Lumen在多项视觉任务上超越了现有LMM方法，展现出更强的视觉理解和指令跟随能力。

📝 摘要（中文）

大规模多模态模型（LMM）是计算机视觉领域的热门研究方向，并在多个学科领域展现出显著潜力。当前的方法主要通过将视觉任务输出适配为语言模型格式来增强LMM的感知能力，但这种适配忽视了不同视觉任务的内在特性，限制了感知能力的学习。为了解决这一问题，本文提出了一种新颖的LMM架构Lumen，旨在增强其多样化的视觉能力。Lumen将感知能力的学习分为任务无关和任务特定两个阶段，首先促进细粒度的视觉-语言概念对齐，随后通过灵活路由共享表示到轻量级任务解码器，实现高效的任务特定解码。实验结果表明，Lumen在多项视觉任务上表现优异，超越了现有的LMM方法，同时保持了良好的视觉理解和指令跟随能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决当前大规模多模态模型在视觉任务适配中的不足，尤其是忽视了视觉任务的多样性和内在特性，限制了感知能力的提升。

核心思路：Lumen通过将感知能力的学习分为任务无关和任务特定两个阶段，首先实现细粒度的视觉-语言概念对齐，形成共享表示，然后通过轻量级解码器进行任务特定的解码，从而提高模型的灵活性和效率。

技术框架：Lumen的整体架构包括两个主要阶段：任务无关阶段和任务特定阶段。在任务无关阶段，模型学习到一个适用于所有任务的共享表示；在任务特定阶段，模型通过轻量级解码器对共享表示进行解码，完成具体任务。

关键创新：Lumen的主要创新在于将感知能力的学习解耦为两个阶段，允许模型在保持通用性的同时，灵活适应不同的视觉任务。这种设计与现有方法的单一适配方式形成鲜明对比。

关键设计：在模型设计中，Lumen采用了细粒度的视觉-语言对齐机制，确保共享表示的有效性。同时，轻量级解码器的使用减少了训练成本，使得模型在多任务学习中表现出色。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在一系列视觉任务和视觉问答基准测试中，Lumen模型的表现超越了现有的LMM方法，展现出更强的视觉理解能力和指令跟随能力，具体性能提升幅度达到X%（具体数据未知）。

🎯 应用场景

Lumen的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括智能监控、自动驾驶、机器人视觉等。通过增强多模态模型的视觉理解能力，Lumen能够更好地处理复杂的视觉任务，提升人机交互的智能化水平，推动相关技术的进步与应用。

📄 摘要（原文）

Large Multimodal Model (LMM) is a hot research topic in the computer vision area and has also demonstrated remarkable potential across multiple disciplinary fields. A recent trend is to further extend and enhance the perception capabilities of LMMs. The current methods follow the paradigm of adapting the visual task outputs to the format of the language model, which is the main component of a LMM. This adaptation leads to convenient development of such LMMs with minimal modifications, however, it overlooks the intrinsic characteristics of diverse visual tasks and hinders the learning of perception capabilities. To address this issue, we propose a novel LMM architecture named Lumen, a Large multimodal model with versatile vision-centric capability enhancement. We decouple the LMM's learning of perception capabilities into task-agnostic and task-specific stages. Lumen first promotes fine-grained vision-language concept alignment, which is the fundamental capability for various visual tasks. Thus the output of the task-agnostic stage is a shared representation for all the tasks we address in this paper. Then the task-specific decoding is carried out by flexibly routing the shared representation to lightweight task decoders with negligible training efforts. Comprehensive experimental results on a series of vision-centric and VQA benchmarks indicate that our Lumen model not only achieves or surpasses the performance of existing LMM-based approaches in a range of vision-centric tasks while maintaining general visual understanding and instruction following capabilities. The code will be released at https://github.com/SxJyJay/Lumen.