Visual Instruction Tuning towards General-Purpose Multimodal Model: A Survey

📄 arXiv: 2312.16602v1 📥 PDF

作者: Jiaxing Huang, Jingyi Zhang, Kai Jiang, Han Qiu, Shijian Lu

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-27

💡 一句话要点

视觉指令调优综述：迈向通用多模态模型

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

关键词: 视觉指令调优 多模态学习 通用模型 指令跟随 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 传统视觉模型为特定任务设计，缺乏通用性和多任务协同能力。
  2. 视觉指令调优（VIT）通过语言指令微调大型视觉模型，实现通用多模态模型。
  3. 该综述系统性地回顾了VIT的研究进展，包括方法、数据集、评估和未来方向。

📝 摘要（中文）

传统计算机视觉通常使用专门的模型独立解决每个任务，任务指令隐式地设计在模型架构中，这导致两个局限性：（1）导致任务特定的模型，需要多个模型来处理不同的任务，并限制了来自不同任务的潜在协同作用；（2）导致预定义和固定的模型接口，在遵循用户的任务指令方面具有有限的交互性和适应性。为了解决这些问题，视觉指令调优（VIT）最近受到了广泛的研究，它使用语言作为任务指令来微调大型视觉模型，旨在从语言指令描述的各种视觉任务中学习通用的多模态模型，该模型可以遵循任意指令，从而解决用户指定的任意任务。本文旨在对视觉指令调优进行系统回顾，涵盖（1）介绍计算机视觉任务范式和VIT发展的背景；（2）介绍VIT的基础知识，包括常用的网络架构、视觉指令调优框架和目标，以及评估设置和任务；（3）介绍视觉指令调优和评估中常用的数据集；（4）回顾现有的VIT方法，根据所研究的视觉任务和方法设计对其进行分类，并突出其主要贡献、优势和缺点；（5）比较和讨论VIT方法在各种指令跟随基准上的表现；（6）讨论视觉指令调优研究中的若干挑战、开放方向和可能的未来工作。

🔬 方法详解

问题定义：传统计算机视觉模型通常是任务特定的，需要为每个任务训练单独的模型。这种方式不仅效率低下，而且无法利用不同任务之间的潜在协同效应。此外，这些模型的接口是预定义的，难以适应用户自定义的指令，限制了交互性和灵活性。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉指令调优（VIT）来构建一个通用的多模态模型。通过使用语言指令来指导视觉模型的训练，使其能够理解和执行各种不同的任务。这种方法旨在创建一个能够遵循任意指令并解决用户指定任务的统一模型。

技术框架：VIT的整体框架通常包括以下几个关键组成部分：一个大型的预训练视觉模型（例如，CLIP、ViT），一个语言模型（例如，BERT、GPT），以及一个连接视觉和语言模型的桥梁（例如，线性层、注意力机制）。训练过程通常包括使用大量的视觉-语言数据集，并使用指令作为输入来微调整个模型。

关键创新：VIT的关键创新在于将自然语言指令引入到视觉模型的训练中。这使得模型能够理解和执行各种不同的任务，而无需为每个任务训练单独的模型。此外，VIT还能够实现更灵活的交互，允许用户通过自然语言指令来控制模型的行为。

关键设计：VIT的关键设计包括选择合适的预训练模型、设计有效的视觉-语言连接机制、以及构建高质量的视觉-语言指令数据集。损失函数通常包括图像-文本对比损失、语言建模损失等。网络结构的选择也至关重要，例如，Transformer架构在VIT中被广泛使用。

📊 实验亮点

该综述比较了不同VIT方法在多个指令跟随基准上的性能，总结了现有方法的优势和不足，并指出了未来研究的潜在方向。通过对现有方法的系统性分析，为研究人员提供了宝贵的参考。

🎯 应用场景

视觉指令调优在多个领域具有广泛的应用前景，例如智能助手、机器人导航、图像编辑和医学图像分析等。通过理解自然语言指令，模型可以执行复杂的视觉任务，从而提高人机交互的效率和智能化水平。未来的发展将推动通用人工智能的进步。

📄 摘要（原文）

Traditional computer vision generally solves each single task independently by a dedicated model with the task instruction implicitly designed in the model architecture, arising two limitations: (1) it leads to task-specific models, which require multiple models for different tasks and restrict the potential synergies from diverse tasks; (2) it leads to a pre-defined and fixed model interface that has limited interactivity and adaptability in following user' task instructions. To address them, Visual Instruction Tuning (VIT) has been intensively studied recently, which finetunes a large vision model with language as task instructions, aiming to learn from a wide range of vision tasks described by language instructions a general-purpose multimodal model that can follow arbitrary instructions and thus solve arbitrary tasks specified by the user. This work aims to provide a systematic review of visual instruction tuning, covering (1) the background that presents computer vision task paradigms and the development of VIT; (2) the foundations of VIT that introduce commonly used network architectures, visual instruction tuning frameworks and objectives, and evaluation setups and tasks; (3) the commonly used datasets in visual instruction tuning and evaluation; (4) the review of existing VIT methods that categorizes them with a taxonomy according to both the studied vision task and the method design and highlights the major contributions, strengths, and shortcomings of them; (5) the comparison and discussion of VIT methods over various instruction-following benchmarks; (6) several challenges, open directions and possible future works in visual instruction tuning research.