多模态大语言模型的免训练视觉提示学习 ControlMLLM

ControlMLLM: Training-Free Visual Prompt Learning for Multimodal Large Language Models

github

paper

在本研究中,提出了一种无需进行训练的方法,通过可学习的潜变量优化将视觉提示注入到多模态大型语言模型(MLLMs)中。

在MLLMs核心模块中,注意力连接文本提示标记和视觉标记,并最终确定输出结果起着重要作用。

提出的方法涉及在推理过程中调整与视觉标记相关联部分的MLP输出,以控制注意力响应并确保文本提示标记关注指定区域内的视觉标记。

通过基于能量函数优化一个可学习的潜变量,增强了注意图对指定区域描述和推理任务的能力,而无需进行大规模训练或重新训练模型。

因此,本文提供了一种有希望将引用能力集成到MLLMs中,并支持使用框、蒙版、涂鸦和点等方式进行引用的方法。

动机

要解决的问题
  1. 传统MLLMs的局限性
    • 粗粒度图像对齐:传统多模态大语言模型(MLLMs)主要依赖于粗粒度的图像级对齐,这限制了用户通过文本提示进行详细区域描述和推理的能力。
    • 文本提示的局限性:文本提示往往无法捕捉图像中的复杂视觉细节,导致模型在理解图像内容时的局限性。
  2. 现有方法的不足
    • 高训练成本:现有的将引用能力集成到MLLMs中的方法通常需要大量的训练数据,并且模型需要针对新数据域或新基础MLLMs进行重新训练。
    • 缺乏灵活性:模型在域迁移时表现不佳,缺乏灵活性。
解决问题的策略
  • 提出一种无训练的方法:通过可学习的潜在变量优化,将视觉提示注入到MLLMs中,无需对模型进行训练或微调。
  • 利用注意力机制:通过调整MLLMs解码器中的注意力图,控制文本提示标记关注到视觉标记在指定区域,从而增强对指定区域的描述和推理能力。

方法

1. 方法概述
  • 核心思想:在推理过程中,通过调整MLP输出的视觉标记,控制注意力响应,确保文本提示标记关注到视觉标记在指定区域。
  • 优化目标:基于能量函数优化一个可学习的潜在变量,增强注意力图中指定区域的强度。
2. 方法步骤
2.1 分析MLLMs中的注意力
  • 注意力图的作用:注意力图模型了视觉标记和文本提示标记之间的关系,显著影响生成的文本。
  • 直接修改注意力图的不可行性:直接修改注意力图需要仔细选择调整系数,且容易影响LLM的语言能力。
2.2 通过潜在变量学习操纵注意力
  • 引入可学习的潜在变量:在视觉标记中增加一个可学习的潜在变量,通过优化该变量来间接影响注意力图。
  • 能量函数设计:设计能量函数来计算输入引用和注意力图之间的关系,支持四种引用形状(框、掩码、涂鸦和点)。
  • 上下文标记:通过平均池化每个文本提示标记生成的注意力图,生成代表全局上下文的上下文标记,简化计算并保留关键信息。
2.3 方法流程
  1. 视觉编码:使用冻结的视觉编码器和后续的MLP将图像编码为视觉标记。
  2. 文本编码:将文本提示编码为文本标记。
  3. 注意力计算:计算视觉标记和文本标记之间的注意力图。
  4. 潜在变量优化:基于能量函数优化可学习的潜在变量,增强指定区域的注意力强度。
  5. LLM解码:使用优化后的视觉标记和文本标记作为输入,通过LLM解码器生成输出文本。

总结

本文提出了一种无训练的方法,通过优化可学习的潜在变量,将视觉提示注入到MLLMs中,从而实现对指定区域的详细描述和推理。该方法利用注意力机制,通过调整注意力图来增强指定区域的强度,无需对模型进行训练或微调,具有灵活性和泛化能力。

相关推荐
程序员Linc23 分钟前
边缘检测技术现状初探2:多尺度与形态学方法
计算机视觉·边缘检测·形态学
sauTCc2 小时前
N元语言模型的时间和空间复杂度计算
人工智能·语言模型·自然语言处理
fantasy_arch2 小时前
深度学习--softmax回归
人工智能·深度学习·回归
Blossom.1182 小时前
量子计算与经典计算的融合与未来
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·量子计算
扫地的小何尚3 小时前
NVIDIA工业设施数字孪生中的机器人模拟
android·java·c++·链表·语言模型·机器人·gpu
硅谷秋水3 小时前
MoLe-VLA:通过混合层实现的动态跳层视觉-语言-动作模型实现高效机器人操作
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·语言模型·机器人
2301_764441333 小时前
基于神经网络的肾脏疾病预测模型
人工智能·深度学习·神经网络
weixin_442424033 小时前
Opencv计算机视觉编程攻略-第七节 提取直线、轮廓和区域
人工智能·opencv·计算机视觉
HABuo4 小时前
【YOLOv8】YOLOv8改进系列(12)----替换主干网络之StarNet
人工智能·深度学习·yolo·目标检测·计算机视觉
王亭_6664 小时前
Ollama+open-webui搭建私有本地大模型详细教程
人工智能·大模型·ollama·openwebui·deepseek