当前,多模态大模型 (MLLM)在多项视觉任务上展现出了强大的认知理解能力。
然而大部分多模态大模型局限于单向的图像理解,难以将理解的内容映射回图像上。
比如,模型能轻易说出图中有哪些物体,但无法将物体在图中准确标识出来。
定位能力的缺失直接限制了多模态大模型在图像编辑,自动驾驶,机器人控制等下游领域的应用。
针对这一问题,港大和字节跳动商业化团队的研究人员提出了一种新范式Groma——
通过区域性图像编码来提升多模态大模型的感知定位能力。
在融入定位后,Groma可以将文本内容和图像区域直接关联起来,从而显著提升对话的交互性和指向性。
核心思路
如何赋予多模态大模型定位物体的能力,乃至于将文字内容和图像区域关联起来,做到“言之有物”,是当前一大研究热点。
常见的做法是微调大语言模型使其直接输出物体坐标。然而这种方法却有着诸多限制:
1、在文本上预训练的大语言模型本身不具备空间理解能力,仅依靠少量数据微调很难精准定位物体。
2、定位任务对输入图像的分辨率有较高要求,但提高分辨率会显著增加多模态大模型的计算量。
3、大语言模型的输出形式不适合处理精细的定位任务,比如分割。
基于这些考虑,Groma提出将定位转移到多模态大模型的vision tokenizer中,由vision tokenizer发现并定位潜在的物体,再交给大语言模型识别。
同时,这样的设计也充分利用了vision tokenizer本身的空间理解能力,而无需外接专家模型(比如SAM)来辅助定位,从而避免了外接模型的冗余。
具体而言,Groma在全局图像编码的基础上,引入了区域编码来实现定位功能——如下图所示,Groma先利用Region Proposer定位潜在的物体,再通过Region Encoder将定位到的区域逐一编码成region token。
而大语言模型则可以根据region token的语意判断其对应的区域,并通过在输出中插入region token来达成类似超链接的效果,实现visually grounded conversation。
同样地,用户指定的区域也可以通过Region Encoder编码成相应的region token,并插入到用户指令中,从而让多模态模型能关注到指定的区域并产生指向性的回答。
为了提升定位的鲁棒性和准确性,Groma采用了超过8M的数据(包括SA1B)来预训练Region Proposer。因此其产生的proposal不仅包括常见的物体,也涵盖了物体的组成部分以及更广阔的背景等要素。
此外,得益于分离式的设计,Groma可以采用高分辨率特征图用于Region Proposer/Encoder的输入,并采用低分辨率的特征图用于大模型输入,从而在降低计算量的同时又不损失定位性能。
实验结果
Groma在传统的Grounding Benchmarks上表现出了超越MiniGPT-v2和Qwen-VL的性能。
同时,Groma在多模态大模型通用的VQA Benchmark (LLaVA-COCO)验证了其对话和推理能力。
在可视化的对比中,Groma也表现出了更高的recall和更少的幻觉。
此外,Groma还支持融合对话能力和定位能力的referential dialogue以及grounded chat。
得益于大语言模型强大的认知推理能力,多模态大模型在视觉理解任务上表现突出。
然而一些传统的视觉任务,如检测分割、深度估计等,更多依赖视觉感知能力,这恰恰是大语言模型所缺乏的。
Groma在这个问题上提供了一种新的解决思路,即把感知和认知解耦开来,由vision tokenizer负责感知,大语言模型负责认知。
这种先感知后认知的形式除了更符合人类的视觉过程,也避免了重新训练大语言模型的计算开销。
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