Empowering Reliable Visual-Centric Instruction Following in MLLMs

📄 arXiv: 2601.03198v1 📥 PDF

作者: Weilei He, Feng Ju, Zhiyuan Fan, Rui Min, Minhao Cheng, Yi R. Fung

分类: cs.LG

发布日期: 2026-01-06

备注: Submitted to ARR Jan

💡 一句话要点

提出VC-IFEval基准，提升多模态大语言模型在视觉约束下的指令跟随能力

🎯 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 指令跟随 视觉约束 评估基准 VC-IFEval

📋 核心要点

  1. 现有MLLM指令跟随评估benchmark主要关注文本指令，忽略了视觉模态的隐式约束，导致评估不全面。
  2. 提出VC-IFEval基准，系统构建数据集，将视觉依赖约束融入指令设计，实现更细粒度的评估。
  3. 通过在VC-IFEval数据集上微调MLLM，显著提升了视觉指令跟随的准确性和依从性。

📝 摘要（中文）

评估多模态大语言模型（MLLM）的指令跟随（IF）能力对于严格评估模型输出是否忠实于用户意图至关重要。然而，现有的MLLM指令跟随能力评估基准主要集中于文本模态的口头指令。这些局限性阻碍了对指令跟随能力的全面分析，因为它们忽略了语义丰富的视觉模态中嵌入的隐式约束。为了解决这一差距，我们引入了VC-IFEval，这是一个新的基准，附带一个系统构建的数据集，用于评估MLLM在多模态设置下的指令跟随能力。我们的基准系统地将视觉相关的约束纳入指令设计中，从而能够更严格、更细粒度地评估MLLM如何将其输出与视觉输入和文本指令对齐。此外，通过在我们的数据集上微调MLLM，我们在视觉指令跟随的准确性和依从性方面取得了显著的提升。通过对代表性MLLM的广泛评估，我们为当前模型的优势和局限性提供了新的见解。

🔬 方法详解

问题定义：现有MLLM的指令跟随能力评估benchmark主要集中在文本模态，忽略了视觉信息中蕴含的约束。这导致模型在处理需要结合视觉信息理解指令的场景时表现不佳，无法准确评估模型对视觉信息的利用能力。现有方法的痛点在于缺乏一个能够有效评估模型在视觉约束下指令跟随能力的benchmark。

核心思路：论文的核心思路是构建一个包含视觉约束的指令跟随评估基准VC-IFEval。通过设计包含视觉依赖约束的指令，迫使模型同时理解文本指令和视觉信息，从而更全面地评估模型的指令跟随能力。这种设计能够更有效地揭示模型在处理多模态信息时的不足。

技术框架：VC-IFEval基准包含一个系统构建的数据集，该数据集中的指令设计考虑了视觉相关的约束。评估流程包括：1) 向MLLM输入包含图像和指令的多模态数据；2) 评估模型输出与指令和视觉信息的对齐程度；3) 基于预定义的指标，量化模型的指令跟随能力。此外，论文还通过在VC-IFEval数据集上微调MLLM来验证数据集的有效性。

关键创新：最重要的技术创新点在于将视觉约束显式地融入到指令设计中。与现有benchmark只关注文本指令不同，VC-IFEval要求模型同时理解文本指令和视觉信息，从而更全面地评估模型的指令跟随能力。这种设计能够更有效地揭示模型在处理多模态信息时的不足，并促进模型更好地利用视觉信息。

关键设计：VC-IFEval数据集的构建过程中，指令的设计需要考虑视觉场景中的对象、关系和属性等信息。例如，指令可能要求模型识别图像中特定颜色的物体，或者描述图像中物体之间的空间关系。此外，论文还设计了相应的评估指标，用于量化模型输出与指令和视觉信息的对齐程度。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

通过在VC-IFEval数据集上微调MLLM，在视觉指令跟随的准确性和依从性方面取得了显著的提升。具体的性能数据和对比基线在摘要中未给出，属于未知信息。但该结果表明，VC-IFEval数据集能够有效提升MLLM在视觉约束下的指令跟随能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要多模态信息理解的场景，例如智能助手、机器人导航、图像编辑和视觉问答等。通过提升MLLM在视觉约束下的指令跟随能力，可以使这些应用更加智能和可靠。未来，该研究可以促进多模态人工智能的发展，并为构建更智能的人机交互系统奠定基础。

📄 摘要（原文）

Evaluating the instruction-following (IF) capabilities of Multimodal Large Language Models (MLLMs) is essential for rigorously assessing how faithfully model outputs adhere to user-specified intentions. Nevertheless, existing benchmarks for evaluating MLLMs' instruction-following capability primarily focus on verbal instructions in the textual modality. These limitations hinder a thorough analysis of instruction-following capabilities, as they overlook the implicit constraints embedded in the semantically rich visual modality. To address this gap, we introduce VC-IFEval, a new benchmark accompanied by a systematically constructed dataset that evaluates MLLMs' instruction-following ability under multimodal settings. Our benchmark systematically incorporates vision-dependent constraints into instruction design, enabling a more rigorous and fine-grained assessment of how well MLLMs align their outputs with both visual input and textual instructions. Furthermore, by fine-tuning MLLMs on our dataset, we achieve substantial gains in visual instruction-following accuracy and adherence. Through extensive evaluation across representative MLLMs, we provide new insights into the strengths and limitations of current models.