发表时间：cvpr2024
论文链接：https://readpaper.com/pdf-annotate/note?pdfId=2357936887983293952¬eId=2426262228488986112
作者单位：University of Wisconsin–Madison
Motivation：现在的多模态模型都关注整张图像的理解，它们缺乏在复杂场景中处理特定区域信息的能力。
解决方法：为了应对这一挑战，我们引入了一种新的多模态模型，能够解码任意（自由形式）的视觉提示。这允许用户直观地标记图像并使用“红色边界框”或“指向箭头”等自然线索与模型交互。
本文主要贡献是：
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我们引入了一种新的多模态模型，用于使用自然语言和任意视觉提示与图像的直观交互，增强了用户可访问性和模型灵活性。
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我们开发了一种visual referal approach（视觉引导方法），将视觉提示直接叠加到图像上，在不影响性能的情况下简化模型架构。
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我们的模型 ViP-LLAVA 在已建立的基准上在区域理解任务上取得了最先进的结果，surpassing specialized region encoding models。
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我们介绍了 ViP-Bench，用于评估多模态模型具有任意视觉提示的区域理解能力。
实现方式：模型架构：在将视觉提示通过Alpha混合叠加（Alpha混合指的是一种图像处理技术，用于将两个或多个图像合成在一起，同时考虑每个图像的透明度（Alpha通道））到原始图像后，将生成的图像输入到视觉编码器中以获取multi-level visual features。这些特征被concat起来并输入到LayerNorm和MLP层以形成visual token。然后，visual token和文本指令标记被输入到大型语言模型中，通过自回归的方式得到输出。
具体结构：
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visual model, we choose CLIP-336px
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Vicuna v1.5 [31] as the language encoder
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a 2-layer MLP is utilized。
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该架构与 llava 架构类似，只是多模态投影器采用一组Fusion+LN+MLP的映射。
通过CLIP做视觉提示词嵌入：
视觉提示词设计：
文中也提出了一个视觉指令微调数据集，数据集包含了520K的图像-文本对，源数据都是一些开源的数据集，比如RefCOCOg、PointQA-LookTwice、Visual Genome、Flicker 30k Entities、Visual Commonsense Reasoning和Visual7W。作者对源数据的图片用各种形式的视觉提示词做了自动化标注。
对于只包含bounding box标注的图像来说，视觉提示可以是矩形框、椭圆和箭头中的一种。对于箭头来说，需要保证其落在图像范围之内。
对于包含像素级别的mask标注的图像来说，视觉提示可以是 矩形框、椭圆、点、三角形、mask、mask边缘、箭头、涂鸦等。
Fig 3 可视化视觉提示类型，从左上到右下依次是：掩膜轮廓、椭圆、边界框、三角形、涂鸦、点、箭头和掩膜。请注意，提示不仅形状多样，而且颜色、透明度值、宽度、比例和方向也各不相同
ViP-LLaVA uses 8 visual prompts: rectangles, ellipses, points, scribbles, triangles, masks, mask contours, and arrows. 每种提示随机颜色，随机位置。 For referencing specific regions, we replace the <region> text with the color and shape description, such as red scribble.
可选择的区域级别的指令微调数据：
文中用到的训练数据包括上面介绍的region-level的视觉提示数据，也包括图像级别的视觉提示数据，主要来自于LLaVA v1.5的数据。本文还借助于GPT-4V生成了区域级别的指令微调数据集，主要做法如下：
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原图和绘制了视觉提示的图片作为GPT-4V的输入，同时也提供了数据集原本自带的ground-truth的标注还有系统提示词，模型会返回<visual prompt, text prompt, text output>的triplets。
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为了让GPT-4V识别对应的物体或者区域，作者提供了一些文本描述，比如针对单物体的<within red mask>或者多物体的(<within red box>，<within blue box>)。在训练的时候，会把这些位置用Fig 3所示的8种视觉提示中的一种来填充。一共得到了13k高质量的区域级别的视觉指令微调数据，包括7k单物体区域和6k多物体区域的。
训练方式：三个阶段训练
第一阶段：第一步使用558k BLIP caption的图像-文本对数据 预训练多模态的connector。
第二阶段：第二步用LLaVA 1.5的指令微调数据和本文提到的区域级别的指令微调数据训练模型，两个阶段都训了1个epoch，采用了8个Nvidia A100 GPU；
第三阶段：第三步用到了13K高质量指令微调数据集以及从stage 2训练所用数据集中采样的13k数据集，对模型做微调，也是采用了8个A100 GPU。
第二阶段和第三阶段是按照fig2的结构进行微调（只有Clip image encoder是冻住的）。
实验：Evaluation on Region Reasoning Benchmarks，ViP-Bench Evaluation Results
结论：ViP-LLAVA 的直观设计利用了自然语言交互和视觉标记，简化了图像注释过程，同时增强了visual references的清晰度（可以使用很多形式的visual references）。
