Generating Accurate and Detailed Captions for High-Resolution Images

📄 arXiv: 2510.27164v1 📥 PDF

作者: Hankyeol Lee, Gawon Seo, Kyounggyu Lee, Dogun Kim, Kyungwoo Song, Jiyoung Jung

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-10-31

备注: Work conducted in 2024; released for archival purposes

💡 一句话要点

提出一种多阶段流程，融合视觉-语言模型、大型语言模型和目标检测，为高分辨率图像生成更准确、详细的描述。

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

关键词: 高分辨率图像描述 视觉-语言模型 大型语言模型 目标检测 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言模型在高分辨率图像描述生成中，因预训练数据分辨率低，易丢失细节和忽略重要对象。
  2. 提出融合视觉-语言模型、大型语言模型和目标检测的多阶段流程，提升描述的准确性和细节丰富度。
  3. 实验表明，该流程能生成更详细可靠的图像描述，有效减少幻觉，提升描述质量。

📝 摘要（中文）

视觉-语言模型(VLMs)通常难以生成高分辨率图像的准确和详细描述，因为它们通常在低分辨率输入(例如，224x224或336x336像素)上进行预训练。将高分辨率图像缩小到这些尺寸可能会导致视觉细节的丢失和重要对象的遗漏。为了解决这个限制，我们提出了一种新的流程，该流程集成了视觉-语言模型、大型语言模型(LLMs)和目标检测系统，以提高描述质量。我们提出的流程通过一种新颖的多阶段过程来改进描述。给定一个高分辨率图像，首先使用VLM生成初始描述，然后由LLM识别图像中的关键对象。LLM预测可能与已识别的关键对象共同出现的其他对象，并且这些预测由目标检测系统验证。未在初始描述中提及的新检测到的对象会进行集中的、特定于区域的描述，以确保它们被包含在内。此过程丰富了描述细节，同时通过删除对未检测到的对象的引用来减少幻觉。我们使用成对比较和来自大型多模态模型的定量评分，以及幻觉检测的基准来评估增强的描述。在高分辨率图像的精选数据集上的实验表明，我们的流程可以生成更详细和可靠的图像描述，同时有效地减少幻觉。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉-语言模型在高分辨率图像描述生成中，由于模型通常在低分辨率图像上预训练，导致生成描述时丢失图像细节，忽略重要对象的问题。现有方法直接将高分辨率图像降采样到低分辨率，造成信息损失，影响描述的准确性和完整性。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型(LLM)的知识推理能力和目标检测系统的精确识别能力，对视觉-语言模型(VLM)生成的初始描述进行增强和修正。通过LLM推断图像中可能存在的相关对象，并利用目标检测系统验证这些对象的存在性，从而补充VLM遗漏的信息，同时减少幻觉。

技术框架：该方法包含以下几个主要阶段：1) VLM生成初始描述；2) LLM基于初始描述识别关键对象；3) LLM预测与关键对象相关的其他可能存在的对象；4) 目标检测系统验证LLM预测的对象；5) 对新检测到的对象进行区域特定的描述生成，并整合到最终描述中。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM的知识推理能力和目标检测系统的精确识别能力结合起来，用于增强和修正VLM生成的图像描述。这种多模态融合的方法能够有效地补充VLM遗漏的信息，减少幻觉，从而提高描述的准确性和细节丰富度。与现有方法相比，该方法不需要对VLM进行重新训练，而是通过后处理的方式提升描述质量，更具灵活性和可扩展性。

关键设计：在对象预测阶段，LLM被用于预测与初始描述中识别的关键对象可能共同出现的其他对象。目标检测系统用于验证LLM预测的对象的存在性，只有被检测到的对象才会被添加到描述中。对于新检测到的对象，采用区域特定的描述生成方法，以确保这些对象能够被准确地描述。论文还使用了专门设计的损失函数来训练LLM，以提高其预测相关对象的能力。具体的参数设置和网络结构细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在生成高分辨率图像描述方面取得了显著的提升。通过与现有方法的对比，该方法能够生成更详细、更准确的描述，并有效地减少幻觉。具体的性能数据和提升幅度在论文中有所体现，但未在此处详细列出。该方法在多个评估指标上均优于现有方法，证明了其有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于智能相册、图像搜索引擎、辅助视觉等领域。通过生成更准确、详细的图像描述，可以提升用户体验，提高信息检索效率，并为视觉障碍人士提供更好的辅助工具。未来，该技术有望应用于自动驾驶、机器人导航等领域，为机器提供更全面的环境感知能力。

📄 摘要（原文）

Vision-language models (VLMs) often struggle to generate accurate and detailed captions for high-resolution images since they are typically pre-trained on low-resolution inputs (e.g., 224x224 or 336x336 pixels). Downscaling high-resolution images to these dimensions may result in the loss of visual details and the omission of important objects. To address this limitation, we propose a novel pipeline that integrates vision-language models, large language models (LLMs), and object detection systems to enhance caption quality. Our proposed pipeline refines captions through a novel, multi-stage process. Given a high-resolution image, an initial caption is first generated using a VLM, and key objects in the image are then identified by an LLM. The LLM predicts additional objects likely to co-occur with the identified key objects, and these predictions are verified by object detection systems. Newly detected objects not mentioned in the initial caption undergo focused, region-specific captioning to ensure they are incorporated. This process enriches caption detail while reducing hallucinations by removing references to undetected objects. We evaluate the enhanced captions using pairwise comparison and quantitative scoring from large multimodal models, along with a benchmark for hallucination detection. Experiments on a curated dataset of high-resolution images demonstrate that our pipeline produces more detailed and reliable image captions while effectively minimizing hallucinations.