Quizzard@INOVA Challenge 2025 -- Track A: Plug-and-Play Technique in Interleaved Multi-Image Model

📄 arXiv: 2506.11737v1 📥 PDF

作者: Dinh Viet Cuong, Hoang-Bao Le, An Pham Ngoc Nguyen, Liting Zhou, Cathal Gurrin

分类: cs.CV, cs.CL, cs.MM

发布日期: 2025-06-13

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出LLaVA-NeXT-Interleave以解决多图像推理问题

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

关键词: 多图像推理 语义理解 即插即用技术 深度学习 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有方法在多图像推理任务中面临准确性和语义理解的挑战，尤其是在复杂场景下。
  2. 本文提出LLaVA-NeXT-Interleave模型，并引入DCI连接器，以增强模型在多模态任务中的表现。
  3. 实验结果显示，标准模型在视觉任务中表现最佳，而DCI版本在需要深层语义理解的任务中表现优异。

📝 摘要（中文）

本文主要探讨了两个目标。首先，我们展示了LLaVA-NeXT-Interleave在22个数据集上针对多图像推理、文档和知识理解以及交互式多模态通信三项任务的出色表现。其次，我们将Dense Channel Integration (DCI)连接器添加到LLaVA-NeXT-Interleave中，并与标准模型进行了性能比较。结果表明，标准模型在视觉密集型任务（如VISION、NLVR2和Fashion200K）中表现最佳，而DCI增强版本在需要更深语义一致性或结构变化理解的数据集（如MIT-States_PropertyCoherence和SlideVQA）上表现突出。我们的研究强调了将强大的基础模型与即插即用技术结合在一起的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多图像推理任务中的准确性和语义理解不足的问题。现有方法在处理复杂场景时常常无法提供足够的语义一致性和结构变化理解。

核心思路：论文提出的LLaVA-NeXT-Interleave模型通过引入DCI连接器，旨在提升模型在多模态任务中的表现，特别是在需要深层语义理解的场景中。

技术框架：整体架构包括LLaVA-NeXT-Interleave模型和DCI连接器，主要模块包括数据输入、特征提取、语义理解和输出生成。模型通过多层次的特征融合来增强信息的传递和理解。

关键创新：最重要的技术创新点在于DCI连接器的引入，使得模型能够在处理复杂语义关系时表现出更强的能力，与现有方法相比，提升了对结构变化的理解能力。

关键设计：在模型设计中，关键参数设置包括DCI连接器的配置、损失函数的选择以及网络结构的优化，确保模型在不同任务中的适应性和准确性。通过这些设计，模型能够在多模态任务中实现更高的性能。

📊 实验亮点

实验结果显示，标准LLaVA-NeXT-Interleave模型在VISION、NLVR2和Fashion200K等视觉密集型任务中达到了最高的整体准确性，而DCI增强版本在MIT-States_PropertyCoherence和SlideVQA等需要深层语义理解的任务中表现突出，显示出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，特别是在需要多模态理解的领域，如智能助手、自动驾驶、医疗影像分析等。通过提升多图像推理的准确性和语义理解能力，能够为实际应用提供更为精准的决策支持，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

This paper addresses two main objectives. Firstly, we demonstrate the impressive performance of the LLaVA-NeXT-interleave on 22 datasets across three different tasks: Multi-Image Reasoning, Documents and Knowledge-Based Understanding and Interactive Multi-Modal Communication. Secondly, we add the Dense Channel Integration (DCI) connector to the LLaVA-NeXT-Interleave and compare its performance against the standard model. We find that the standard model achieves the highest overall accuracy, excelling in vision-heavy tasks like VISION, NLVR2, and Fashion200K. Meanwhile, the DCI-enhanced version shows particular strength on datasets requiring deeper semantic coherence or structured change understanding such as MIT-States_PropertyCoherence and SlideVQA. Our results highlight the potential of combining powerful foundation models with plug-and-play techniques for Interleave tasks. The code is available at https://github.com/dinhvietcuong1996/icme25-inova.