CoMM: A Coherent Interleaved Image-Text Dataset for Multimodal Understanding and Generation
作者: Wei Chen, Lin Li, Yongqi Yang, Bin Wen, Fan Yang, Tingting Gao, Yu Wu, Long Chen
分类: cs.CV
发布日期: 2024-06-15 (更新: 2025-04-02)
备注: 22 pages, Accepted by CVPR 2025
💡 一句话要点
CoMM：一个用于多模态理解和生成的一致性交错图像-文本数据集
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 图像-文本生成 数据集构建 上下文学习 多模态大语言模型
📋 核心要点
- 现有的多模态大语言模型（MLLM）在生成具有叙事连贯性、实体和风格一致性的交错图像-文本序列方面面临挑战，主要原因是训练数据质量不高。
- CoMM数据集通过利用教学内容和视觉故事叙述的原始数据，并采用多角度过滤策略，确保句子发展、图像一致性和语义对齐，从而提升数据质量。
- 实验结果表明，CoMM数据集能够显著增强MLLM的上下文学习能力，并在新提出的四个交错生成任务上进行了全面评估。
📝 摘要（中文）
本文提出CoMM，一个高质量的交错图像-文本多模态数据集，旨在提升生成多模态内容的一致性、连贯性和对齐性。CoMM利用来自多种来源的原始数据，侧重于教学内容和视觉故事叙述，为连贯一致的内容奠定基础。为了进一步提升数据质量，设计了一种多角度过滤策略，利用先进的预训练模型来确保句子的发展、插入图像的一致性以及它们之间的语义对齐。通过多种质量评估指标验证了过滤后数据集的高质量。在各种下游任务上的大量少样本实验证明了CoMM在显著增强MLLM的上下文学习能力方面的有效性。此外，提出了四个新任务来评估MLLM的交错生成能力，并提供了一个全面的评估框架。CoMM为具有卓越多模态上下文学习和理解能力的高级MLLM开辟了一条新途径。
🔬 方法详解
问题定义：目前的多模态大语言模型在生成交错的图像-文本序列时，难以保证叙事连贯性、实体一致性和风格一致性。这主要是由于训练数据质量不高，缺乏高质量的、具有内在连贯性的图像-文本对。
核心思路：CoMM的核心思路是构建一个高质量的、连贯的交错图像-文本数据集，通过精心设计的数据收集和过滤流程，保证数据的连贯性、一致性和对齐性，从而提升MLLM在多模态生成任务中的表现。数据集侧重于教学内容和视觉故事叙述，以确保内容的内在连贯性。
技术框架：CoMM的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 原始数据收集：从多个来源收集原始的图像-文本数据，侧重于教学内容和视觉故事叙述。2) 多角度过滤：利用预训练模型进行多角度的过滤，包括句子发展、图像一致性和语义对齐性。3) 质量评估：设计多种质量评估指标，对过滤后的数据集进行评估，确保数据集的高质量。4) 任务设计与评估框架：提出四个新的任务来评估MLLM的交错生成能力，并提供一个全面的评估框架。
关键创新：CoMM的关键创新在于其多角度的数据过滤策略，该策略利用预训练模型从多个维度对数据进行筛选，包括句子发展、图像一致性和语义对齐性。这种多角度的过滤方法能够有效地去除低质量的数据，保证数据集的整体质量。此外，CoMM还提出了四个新的任务来评估MLLM的交错生成能力，并提供了一个全面的评估框架。
关键设计：多角度过滤策略是CoMM的关键设计。具体来说，该策略使用预训练模型来评估句子的流畅性和连贯性，检查插入的图像是否与文本内容一致，并确保图像和文本之间存在语义对齐。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，CoMM数据集能够显著提升MLLM的上下文学习能力。在各种下游任务上的少样本实验中，使用CoMM训练的MLLM表现出更好的生成质量和更高的准确性。具体的性能数据和提升幅度在论文中未详细说明，属于未知信息。
🎯 应用场景
CoMM数据集的潜在应用领域包括教育、娱乐和内容创作。例如，可以用于生成交互式教学材料、创建视觉故事和辅助内容创作者生成高质量的多模态内容。通过提升MLLM的多模态理解和生成能力，CoMM有望推动人机交互和人工智能在各个领域的应用。
📄 摘要（原文）
Interleaved image-text generation has emerged as a crucial multimodal task, aiming at creating sequences of interleaved visual and textual content given a query. Despite notable advancements in recent multimodal large language models (MLLMs), generating integrated image-text sequences that exhibit narrative coherence and entity and style consistency remains challenging due to poor training data quality. To address this gap, we introduce CoMM, a high-quality Coherent interleaved image-text MultiModal dataset designed to enhance the coherence, consistency, and alignment of generated multimodal content. Initially, CoMM harnesses raw data from diverse sources, focusing on instructional content and visual storytelling, establishing a foundation for coherent and consistent content. To further refine the data quality, we devise a multi-perspective filter strategy that leverages advanced pre-trained models to ensure the development of sentences, consistency of inserted images, and semantic alignment between them. Various quality evaluation metrics are designed to prove the high quality of the filtered dataset. Meanwhile, extensive few-shot experiments on various downstream tasks demonstrate CoMM's effectiveness in significantly enhancing the in-context learning capabilities of MLLMs. Moreover, we propose four new tasks to evaluate MLLMs' interleaved generation abilities, supported by a comprehensive evaluation framework. We believe CoMM opens a new avenue for advanced MLLMs with superior multimodal in-context learning and understanding ability.