【论文极速读】LVM，视觉大模型的GPT时刻？

【论文极速读】LVM，视觉大模型的GPT时刻？
FesianXu 20231210 at Baidu Search Team

前言

这一周，LVM在arxiv上刚挂出不久，就被众多自媒体宣传为『视觉大模型的GPT时刻』，笔者抱着强烈的好奇心，在繁忙工作之余对原文进行了拜读，特此笔记并留下读后感，希望对诸位读者有所帮助。如有谬误请见谅并联系指出，本文遵守CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请联系作者并注明出处，谢谢。

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LVM(Large Vision Models) [1] 自本月1号挂到arxiv以来，引发了众多自媒体的追捧，不乏称之为『视觉大模型的GPT时刻』的盛赞，也有不少大V对此表示持怀疑态度，这一周一直吃瓜的笔者也非常好奇，想一睹其视觉大模型的GPT风采，于是在工作之余抽空简单翻阅了下，总得来说还是受益匪浅的。

LVM的整体思想比较直白，既然NLP领域中，基于自回归的大模型（如GPT、LLaMA等）已经取得令人瞩目的成功，何不将视觉的预训练任务也统一到自回归中，也许就能产生和GPT一般的『智能』呢？考虑到NLP中，最小处理单元是token（下文翻译为『令牌』，tokenization则翻译为『令牌化』），我们不能以图片的像素级别去进行自回归，何不将图片也进行『令牌化』呢？将图片也转换成一个个令牌吧！那么我们就可以用NLP原生的预训练任务，比如自回归任务进行预训练了，如Fig 1.所示，将图片令牌化到若干个令牌后，就将视觉预训练任务转化为了『文本』预训练任务，作者将这样一个通过视觉令牌构成的句子，称之为Visual Sentence，也蕴含着将视觉任务文本化的意味？

Fig 1. LVM的模型框架，通过VQ-GAN将图片令牌化到256个令牌，将视觉的预训练任务完全转化为了文本的自回归预训练任务。

那么如何将图像进行令牌化呢？在之前的一些工作，比如VQ-VAE、VQ-GAN中曾经对图像令牌化有所考虑，读者可在笔者之前的博文[2]中简单参考其思路，同时，在BEiT v2 [3] 中也有对VQ-VAE的一些改进（引入更语义的信息），在本篇工作中，作者采用了VQ-GAN对图片进行令牌化，笔者觉得是由于LVM后续还需要对视觉令牌进行解码，生成图像（见Fig 1的decoder部分），采用VQ-GAN能提供更好的图像生成能力，向量量化的简易示意图可参考Fig 2.所示。

作者在本工作中的一个最大贡献，就是收集了一套大规模的用于LVM预训练的数据集，其中图像数据形式各种各样，来自于各种公开数据集，包括：

图片：一般的图片，如LAION数据集。
视频序列：将视频抽帧作为图片序列，此处视频类型各种各样，包括一般的视频，3D物体旋转的视频，CAD模型旋转产生不同视角的图片序列等等。
带有标注的图片：比如物体识别，语义分割等图片，可能包含有包围框、语义分割、图片风格转换、着色等标注在图片上。
带有标注的视频：如带有视频的分割标注等。

该数据集是一个纯图片数据集，没有任何配对的文本数据，具体数据收集的细节请见论文，此处不累述，作者将这个数据集命名为UVD-V1（Unified Vision Dataset），其中包含了50个公开数据集的数据，在将每张图片大小resize到256*256后，通过VQ-GAN将每个图片转化为了256个令牌后（码表大小8192），产生了4200亿个令牌（420B）。此时，每张图片/视频序列都可以描述为一个视觉短句，如

[BOS] V1, V2, V3, ..., Vn [EOS]

通过自回归的方式，采用交叉熵损失去建模下一个令牌出现的概率，即是：
L v l m = ∑ i log ⁡ P ( V i ∣ V 1 , ⋯ , V i − 1 ; Θ ) \mathcal{L}{vlm} = \sum{i} \log P(V_{i}|V_{1},\cdots,V_{i-1};\Theta) Lvlm=i∑logP(Vi∣V1,⋯,Vi−1;Θ)

这就是所谓视觉任务语言模型化，因此作者也采用了LLM的开源模型LLaMA作为底座模型建模，大致的模型建模和数据构建部分就简单介绍到这里，里面很多细节问题也不在此处讨论，笔者主要关注了下论文的实验和效果展示部分。

Fig 2. 对向量量化（VQ）的简单示意图，可将稠密向量转化为稀疏的令牌（1、2步），通过反查字典，可『恢复』出稠密向量（3步），将稠密向量接入解码器即可恢复出原始图像。

在实验部分，作者通过控制变量法，探讨了一些基础的模型超参数下的模型基础表现，如输入长度、模型大小、数据集消融等等的影响，具体可见原论文，笔者不进行累述，笔者主要想对论文中的图像提示词（prompt）和生成结果进行讨论。作者通过图像提示词的方式，对诸多传统的CV任务，如人体关键点检测、物体检测、视频帧预测、inpainting、去雨乃至是基础推理能力进行了研究，如Fig 3.就展示了通过提供一个视频序列的前15帧，对接续4帧进行预测的能力，能看到预测的接续4帧从视觉上看会较为趋同，但是也有一些模型『推理能力』的痕迹在里面，比如最后一个骑摩托的生成结果，有明显的从近到远离去的变化。

Fig 3. 提供一个视频序列的前15帧，对接续4帧进行预测。

接下来是通过提供few-shot visual prompt，以<原图, 目标图>的形式喂给LVM进行预测的任务，如Fig 4.所示，在多种传统CV任务上都有着不俗的表现。考虑到数据集中有着3D渲染的多视角数据，作者还探索了LVM建模3D旋转的能力（用以证明LVM具有一定的三维视觉理解能力？），如Fig 5.所示，通过提供一系列将同一个3D物体进行某个方向旋转的visual prompt，LVM可以对接续的4帧进行预测。

Fig 4. LVM通过few-shot visual prompt的形式，可以『激发』诸多传统CV任务的能力。

Fig 5. LVM具有建模3D物体旋转的能力。

在Fig 6.中，作者还报告了LVM对多种CV任务的组合能力，比如提供的visual prompt是3D旋转和关键点追踪两个CV任务的复合体，从生成接续的3帧来看也能得到合理的结果，表征了LVM似乎能对多种CV任务进行组合，即便这些组合在原始训练数据中可能不曾出现。

Fig 6. LVM似乎也能感知到对多种CV任务的组合的visual prompt？

Fig 7. LVM对找简单规律的问题能够有所感知，如数量递增、光照变化、尺度放缩等。

Fig 8. 对一些行测的找规律题目也有所感知。

与此同时，想要成为视觉领域的GPT，那么除了基础的CV能力之外，其逻辑推理能力也不能落下，作者提供了几个visual prompt，给读者稍微一些遐想。如Fig 7，LVM对一些规律性的CV问题，比如图片内物体递增、光照变化、尺度放缩等有所感知。如Fig 8.所示，LVM能对一些找规律的题目进行一些感知。GPT有着诸多体现『智能』的表现，如

强大的逻辑推理能力
代码理解和生成能力
分步思考，思维链能力
类人的理解能力，包括一些幽默感、反讽、情绪理解等能力
世界知识：包括事实性知识 (factual knowledge) 和常识 (commonsense)
...

其中的逻辑推理能力，可以说是最接近我们通常理解的『智能』的能力，我们之前展示的LVM能力，是否足以证实LVM具有和GPT一般的逻辑推理能力呢？

笔者认为似乎论据仍然不足，首先从论文提供的数据中，能看出推理能力的是Fig 8中展示的几何图形找规律任务，但是我们是从结果上的正确与否确定的，我们是否能『探知』到LVM的思考过程呢？完全没有看到，如下图所示，不像LLM能够通过自我反省的方式，让它吐出推理的过程，进而判断是否具有逻辑推理能力，以及模型推理能力的强弱。在LVM中我们只能通过给定一些具有逻辑性的视觉任务（而且还是人类认为具有逻辑性的题目，也许LVM会通过其他信号去拟合，而不是通过『逻辑推理』的方式？），通过直接输出的结果进行检测，正如笔者所说，这个方式并不是一个合适的探知推理能力的方法。此外，笔者认为推理能力依赖一些世界知识，比如实体识别能力，实体解释能力等，从文章中似乎没有看出明显的体现？LVM是否可以解释什么是苹果？什么是梨子？苹果和梨子之前有什么共同点和差异？这些能力没法从现在的LVM中看到。目前的视觉提示词的方式，似乎不容易从中探知LVM的世界知识能力？

笔者认为单纯的视觉大模型很难建模完整的逻辑推理能力（当然也不是不可能，毕竟人类以视觉识别文本，文本完全可以渲染成图片作为LVM输入，从而LVM变为通用的多模态GPT，但是我们为什么要舍弃文本呢？），逻辑推理能力依赖一些世界知识和语义，脱离了文本很难建模，并且文本作为表达需求和可以作为自我解释的手段，也是一个通用AGI模型不能舍弃的。因此笔者对LVM的评价是：一个很不错和有启发的工作，但是称之为视觉大模型的GPT时刻似乎不妥，称之为AGI更是有捧杀之意了。

当然，对于笔者来说这篇工作还有更多值得思考的，比如作者采用了视觉令牌化作为模型的直接输入进行建模这块，笔者就深表赞同。笔者在工作中也尝试以各种角度落地多模态技术，无论是从工业界遇到的问题，还是学术界研究的角度来看，视觉令牌化都是一个非常值得探索的技术。之前笔者在项目实践中觉得视觉令牌化应该是对视觉语义的提取，会失去不少视觉细节信息，但是从Fig 4来看，似乎LVM对很多偏向low-level的视觉任务都有不错的表现（包括未展示的de-rain任务），这些low-level的任务对视觉的细粒度信息应该还是有所需要的，因此这一点比较刷新作者的认识，笔者猜想可能是由于采用了VQ-GAN技术导致的视觉令牌中可以携带更多细粒度的视觉信息？毕竟在实践中，视觉词表是一个偏向于利用率不充分的存在，也许采用了VQ-GAN技术后可以更加充分利用词表，进而对细粒度有所感知。当然，这些都是笔者的一些随性猜想罢了，希望抛砖引玉得到各位读者的指教。

Reference

[1]. Bai, Yutong, et al. "Sequential Modeling Enables Scalable Learning for Large Vision Models." arXiv preprint arXiv:2312.00785 (2023).

[2]. https://blog.csdn.net/LoseInVain/article/details/129224424，【论文极速读】VQ-VAE：一种稀疏表征学习方法

[3]. Peng, Zhiliang, Li Dong, Hangbo Bao, Qixiang Ye, and Furu Wei. "Beit v2: Masked image modeling with vector-quantized visual tokenizers." arXiv preprint arXiv:2208.06366 (2022)