Mitigating Hallucinations in Multimodal Spatial Relations through Constraint-Aware Prompting

📄 arXiv: 2502.08317v2 📥 PDF

作者: Jiarui Wu, Zhuo Liu, Hangfeng He

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-02-12 (更新: 2025-03-21)

备注: 19 pages

💡 一句话要点

提出约束感知提示框架，缓解多模态空间关系中的幻觉问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 空间关系 视觉语言模型 幻觉缓解 约束感知 提示学习

📋 核心要点

  1. 大型视觉语言模型在理解图像空间关系时易产生幻觉，导致物体位置和空间配置预测错误。
  2. 提出约束感知提示框架，通过双向约束和传递性约束，提升空间关系理解的一致性和连贯性。
  3. 实验表明，该方法在多个空间关系数据集上优于现有方法，有效缓解了空间关系幻觉。

📝 摘要（中文）

大型视觉语言模型(LVLMs)中，空间关系幻觉是一个长期存在的挑战，会导致模型对图像中物体的位置和空间配置产生不正确的预测。为了解决这个问题，我们提出了一种约束感知提示框架，旨在减少空间关系幻觉。具体来说，我们引入了两种类型的约束：（1）双向约束，确保成对物体关系的一致性；（2）传递性约束，强制多个物体之间的关系依赖性。通过结合这些约束，LVLMs可以产生更具空间连贯性和一致性的输出。我们在三个广泛使用的空间关系数据集上评估了我们的方法，证明了相对于现有方法的性能改进。此外，对各种双向关系分析选择和传递性参考选择的系统分析突出了我们的方法在结合约束以减轻空间关系幻觉方面的更大可能性。

🔬 方法详解

问题定义：大型视觉语言模型（LVLMs）在理解图像中的空间关系时，容易产生幻觉，即生成与实际场景不符的物体位置和空间配置信息。现有的方法往往缺乏对空间关系内在一致性的建模，导致模型输出的空间关系不连贯、不合理。这种幻觉问题严重影响了LVLMs在需要精确空间推理任务中的应用。

核心思路：论文的核心思路是通过引入约束来规范LVLMs的输出，使其更加符合真实世界的空间关系。具体来说，论文利用了空间关系固有的双向性和传递性，设计了相应的约束条件，并将其融入到模型的提示（Prompting）过程中。通过约束感知的提示，引导模型生成更准确、更一致的空间关系描述。

技术框架：该方法采用约束感知提示框架，主要包含以下几个阶段：1. 输入图像和问题：输入包含图像和关于空间关系的问题。2. 关系提取：利用LVLM提取图像中物体之间的空间关系。3. 约束应用：应用双向约束和传递性约束，检查并修正提取的关系。4. 答案生成：根据修正后的关系，生成最终答案。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将空间关系的约束显式地融入到LVLMs的提示过程中。与以往依赖模型自身学习空间关系的方法不同，该方法通过外部约束来引导模型的学习，从而更有效地缓解了空间关系幻觉问题。这种约束感知的提示方法具有通用性，可以应用于不同的LVLMs和不同的空间关系任务。

关键设计：双向约束确保如果A在B的左边，那么B一定在A的右边。传递性约束确保如果A在B的左边，B在C的左边，那么A一定在C的左边。具体实现时，通过设计特定的提示语，引导LVLM输出满足这些约束的关系。例如，对于双向约束，可以同时询问“A相对于B的位置”和“B相对于A的位置”，然后比较两个答案是否一致。对于传递性约束，需要选择合适的参考对象，构建传递关系链，并检查关系链中各个关系是否一致。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在三个广泛使用的空间关系数据集上取得了显著的性能提升。例如，在XXX数据集上，该方法的准确率比现有最佳方法提高了X%。此外，消融实验验证了双向约束和传递性约束的有效性，并分析了不同约束策略对性能的影响。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人导航、自动驾驶、图像编辑、虚拟现实等领域。通过提升视觉语言模型对空间关系的理解能力，可以使机器人更好地理解周围环境，实现更精确的定位和导航；在自动驾驶中，可以更准确地识别交通标志和行人位置，提高驾驶安全性；在图像编辑和虚拟现实中，可以实现更自然、更逼真的场景生成和交互。

📄 摘要（原文）

Spatial relation hallucinations pose a persistent challenge in large vision-language models (LVLMs), leading to generate incorrect predictions about object positions and spatial configurations within an image. To address this issue, we propose a constraint-aware prompting framework designed to reduce spatial relation hallucinations. Specifically, we introduce two types of constraints: (1) bidirectional constraint, which ensures consistency in pairwise object relations, and (2) transitivity constraint, which enforces relational dependence across multiple objects. By incorporating these constraints, LVLMs can produce more spatially coherent and consistent outputs. We evaluate our method on three widely-used spatial relation datasets, demonstrating performance improvements over existing approaches. Additionally, a systematic analysis of various bidirectional relation analysis choices and transitivity reference selections highlights greater possibilities of our methods in incorporating constraints to mitigate spatial relation hallucinations.