Training-free Uncertainty Guidance for Complex Visual Tasks with MLLMs

📄 arXiv: 2510.00705v1 📥 PDF

作者: Sanghwan Kim, Rui Xiao, Stephan Alaniz, Yongqin Xian, Zeynep Akata

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-01

💡 一句话要点

提出一种免训练的MLLM不确定性引导框架，用于复杂视觉任务。

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

关键词: 多模态大语言模型 不确定性引导 免训练学习 视觉搜索 长视频理解 时间定位 细粒度感知

📋 核心要点

  1. 现有MLLM在细粒度视觉任务中表现不佳，且依赖于耗时耗力的任务特定微调。
  2. 利用MLLM的内在不确定性，设计一种免训练框架，引导模型关注最相关的视觉信息。
  3. 在视觉搜索、长视频理解和时间定位等任务上，取得了与微调模型相当的性能。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型(MLLM)在处理细粒度感知任务时常常遇到困难，例如识别高分辨率图像中的小物体或寻找长视频中的关键时刻。现有方法通常依赖于复杂的、特定于任务的微调，这限制了它们的泛化能力并增加了模型复杂度。本文提出了一种有效的、免训练的框架，该框架利用MLLM的内在不确定性作为主动引导信号。核心思想是，当模型接收到相关的视觉信息时，其输出熵会降低。我们引入了一种统一的机制，通过响应不确定性来对候选视觉输入进行评分，使模型能够自主地关注最显著的数据。我们将这一简单的原则应用于三个复杂的视觉任务：视觉搜索、长视频理解和时间定位，使现成的MLLM能够达到与专门的、微调方法相媲美的性能。我们的工作验证了利用内在不确定性是增强细粒度多模态性能的强大且通用的策略。

🔬 方法详解

问题定义：MLLM在处理需要细粒度视觉感知的复杂任务时，例如在高分辨率图像中定位小物体或在长视频中寻找关键帧，表现不佳。现有的解决方案通常需要针对特定任务进行微调，这不仅增加了计算成本，也限制了模型的泛化能力。因此，如何提升MLLM在复杂视觉任务中的性能，同时避免繁琐的微调过程，是一个亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是利用MLLM自身的不确定性作为一种引导信号。作者观察到，当MLLM接收到与任务相关的视觉信息时，其输出结果的不确定性（例如，输出概率分布的熵）会降低。因此，可以通过评估不同视觉输入所引起的输出不确定性变化，来判断哪些输入包含更多有用的信息，从而引导模型关注这些输入。

技术框架：该框架的核心是一个不确定性评分模块，用于评估不同候选视觉输入的质量。具体流程如下：1) 给定一个任务和一组候选视觉输入（例如，图像的不同区域或视频的不同片段）；2) 将每个候选输入与任务描述一起输入到MLLM中，得到相应的输出；3) 计算每个输出的不确定性得分（例如，通过计算输出概率分布的熵）；4) 根据不确定性得分对候选输入进行排序，选择得分最低（即最确定）的输入；5) 将选定的输入用于后续的任务处理。

关键创新：该方法最关键的创新在于，它无需任何训练或微调，而是直接利用了MLLM固有的不确定性信息。这使得该方法具有很强的通用性和可扩展性，可以应用于各种不同的视觉任务和MLLM模型。此外，该方法还提供了一种新的视角，即如何利用模型自身的不确定性来提升其性能。

关键设计：关键设计在于如何有效地计算输出的不确定性。论文中使用了输出概率分布的熵作为不确定性的度量，但也可以尝试其他度量方式，例如方差或互信息。此外，如何选择合适的候选视觉输入也是一个重要的设计考虑因素。例如，在视觉搜索任务中，可以选择图像的不同区域作为候选输入；在长视频理解任务中，可以选择视频的不同片段作为候选输入。候选输入的选择策略会直接影响最终的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在视觉搜索、长视频理解和时间定位等任务上取得了显著的性能提升，甚至可以与经过专门微调的模型相媲美。例如，在长视频理解任务中，该方法在不进行任何训练的情况下，就达到了与微调模型相当的准确率。这充分验证了利用MLLM内在不确定性进行引导的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要细粒度视觉感知的领域，如智能监控（快速定位异常事件）、自动驾驶（识别交通标志和行人）、医疗影像分析（检测病灶区域）等。通过提升MLLM在复杂视觉任务中的性能，可以降低对人工标注数据的依赖，加速相关技术的落地应用。

📄 摘要（原文）

Multimodal Large Language Models (MLLMs) often struggle with fine-grained perception, such as identifying small objects in high-resolution images or finding key moments in long videos. Existing works typically rely on complicated, task-specific fine-tuning, which limits their generalizability and increases model complexity. In this work, we propose an effective, training-free framework that uses an MLLM's intrinsic uncertainty as a proactive guidance signal. Our core insight is that a model's output entropy decreases when presented with relevant visual information. We introduce a unified mechanism that scores candidate visual inputs by response uncertainty, enabling the model to autonomously focus on the most salient data. We apply this simple principle to three complex visual tasks: Visual Search, Long Video Understanding, and Temporal Grounding, allowing off-the-shelf MLLMs to achieve performance competitive with specialized, fine-tuned methods. Our work validates that harnessing intrinsic uncertainty is a powerful, general strategy for enhancing fine-grained multimodal performance.