MuirBench: A Comprehensive Benchmark for Robust Multi-image Understanding

📄 arXiv: 2406.09411v2 📥 PDF

作者: Fei Wang, Xingyu Fu, James Y. Huang, Zekun Li, Qin Liu, Xiaogeng Liu, Mingyu Derek Ma, Nan Xu, Wenxuan Zhou, Kai Zhang, Tianyi Lorena Yan, Wenjie Jacky Mo, Hsiang-Hui Liu, Pan Lu, Chunyuan Li, Chaowei Xiao, Kai-Wei Chang, Dan Roth, Sheng Zhang, Hoifung Poon, Muhao Chen

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-06-13 (更新: 2024-07-02)

备注: typos corrected, references added, Project Page: https://muirbench.github.io/

💡 一句话要点

MuirBench：一个用于鲁棒多图像理解的综合性评测基准

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多图像理解 多模态学习 大型语言模型 评测基准 鲁棒性 场景理解 时间关系

📋 核心要点

  1. 现有方法在多图像理解方面存在不足，难以处理复杂的多图像关系和细微的语义差异。
  2. MuirBench通过构建包含标准实例和难以回答变体的成对数据集，实现对多模态LLM鲁棒性的可靠评估。
  3. 实验表明，即使是先进的LLM在MuirBench上表现也远未达到完美，开源模型泛化能力差，有待提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了MuirBench，一个综合性的评测基准，专注于多模态大型语言模型（LLM）在鲁棒多图像理解方面的能力。MuirBench包含12个不同的多图像任务（例如，场景理解、排序），涉及10类多图像关系（例如，多视角、时间关系）。该基准包含11264张图像和2600个多项选择题，以成对方式创建，其中每个标准实例都与一个语义差异极小的无法回答的变体配对，以便进行可靠的评估。对20个最新的多模态LLM的评估结果表明，即使是像GPT-4o和Gemini Pro这样性能最好的模型，解决MuirBench也面临挑战，准确率分别为68.0%和49.3%。在单张图像上训练的开源多模态LLM几乎无法推广到多图像问题，准确率低于33.3%。这些结果突显了MuirBench在鼓励社区开发能够超越单张图像的多模态LLM方面的重要性，并为未来的改进提出了潜在途径。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态大型语言模型在鲁棒多图像理解方面的不足。现有方法主要关注单张图像的处理，缺乏对多图像之间复杂关系的理解能力，并且容易受到细微语义差异的干扰，导致性能下降。因此，需要一个能够全面评估模型在多图像理解方面鲁棒性的基准。

核心思路：论文的核心思路是构建一个具有挑战性的多图像理解评测基准，该基准不仅包含各种多图像任务和关系，还引入了难以回答的变体，以评估模型对细微语义差异的敏感性。通过这种方式，可以更准确地评估模型的鲁棒性和泛化能力。

技术框架：MuirBench的整体框架包括以下几个主要部分：1) 定义了12个不同的多图像任务，涵盖场景理解、排序等；2) 涉及10类多图像关系，包括多视角、时间关系等；3) 构建包含11264张图像和2600个多项选择题的数据集；4) 以成对方式创建数据，每个标准实例都与一个语义差异极小的无法回答的变体配对；5) 使用该基准评估了20个最新的多模态LLM。

关键创新：MuirBench最重要的技术创新点在于其成对数据构建方式，即每个标准实例都配有一个语义差异极小的无法回答的变体。这种设计使得基准能够更有效地评估模型对细微语义差异的敏感性，从而更准确地衡量模型的鲁棒性。与现有基准相比，MuirBench更注重评估模型在复杂场景下的理解能力。

关键设计：MuirBench的关键设计包括：1) 多样化的任务选择，涵盖了不同的多图像理解能力；2) 细致的图像关系分类，确保基准的全面性；3) 精心设计的无法回答的变体，保证评估的可靠性；4) 大规模的数据集，提供充足的评估样本。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，即使是GPT-4o和Gemini Pro等先进模型在MuirBench上的准确率也仅为68.0%和49.3%，表明多图像理解仍然是一个具有挑战性的问题。在单张图像上训练的开源多模态LLM的准确率低于33.3%，表明其泛化能力较差。这些结果突显了MuirBench的价值，并为未来的研究方向提供了指导。

🎯 应用场景

MuirBench可用于评估和改进多模态大型语言模型在各种实际应用中的性能，例如：自动驾驶（理解多摄像头图像）、视频监控（分析时间序列图像）、医学影像诊断（整合多模态医学图像）等。该基准的提出将促进多模态LLM在多图像理解方面的研究，并推动相关技术的进步。

📄 摘要（原文）

We introduce MuirBench, a comprehensive benchmark that focuses on robust multi-image understanding capabilities of multimodal LLMs. MuirBench consists of 12 diverse multi-image tasks (e.g., scene understanding, ordering) that involve 10 categories of multi-image relations (e.g., multiview, temporal relations). Comprising 11,264 images and 2,600 multiple-choice questions, MuirBench is created in a pairwise manner, where each standard instance is paired with an unanswerable variant that has minimal semantic differences, in order for a reliable assessment. Evaluated upon 20 recent multi-modal LLMs, our results reveal that even the best-performing models like GPT-4o and Gemini Pro find it challenging to solve MuirBench, achieving 68.0% and 49.3% in accuracy. Open-source multimodal LLMs trained on single images can hardly generalize to multi-image questions, hovering below 33.3% in accuracy. These results highlight the importance of MuirBench in encouraging the community to develop multimodal LLMs that can look beyond a single image, suggesting potential pathways for future improvements.