Paying More Attention to Image: A Training-Free Method for Alleviating Hallucination in LVLMs
作者: Shi Liu, Kecheng Zheng, Wei Chen
分类: cs.CV
发布日期: 2024-07-31
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出一种免训练方法PAI，通过增强图像关注度缓解LVLM中的幻觉问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型视觉语言模型 幻觉缓解 免训练方法 注意力机制 文本惯性
📋 核心要点
- 现有LVLM由于视觉编码器和语言模型规模差异，易受文本上下文影响，产生幻觉。
- 提出PAI算法，通过调整图像token的注意力权重，增强视觉信息在模型中的作用。
- 实验表明，PAI能有效减少多种LVLM中的幻觉现象，提升模型对图像的关注度。
📝 摘要（中文）
现有的大型视觉-语言模型(LVLM)主要将视觉编码器的图像特征与大型语言模型(LLM)对齐，以利用其卓越的文本生成能力。然而，视觉编码器和语言模型之间的规模差异可能导致LLM在多模态理解中占据主导地位。LVLM中的这种不平衡可能导致幻觉的产生。具体来说，LVLM可能在有或没有视觉输入的情况下生成一致的描述，表明某些输出仅受上下文文本的影响。我们将这种现象称为“文本惯性”。为了解决这个问题，我们引入了一种免训练算法，以找到图像理解和语言推理之间的平衡点。具体而言，我们自适应地调整和放大分配给图像token的注意力权重，从而更加突出视觉元素。同时，我们从纯文本输入的logits中减去多模态输入的logits，这可以帮助LVLM不偏向LLM。通过增强图像token并减少LLM的顽固输出，我们可以让LVLM更加关注图像，从而缓解文本惯性并减少LVLM中的幻觉。我们广泛的实验表明，该方法在各种LVLM中，在不同指标方面，显著降低了幻觉输出的频率。
🔬 方法详解
问题定义：现有LVLM在多模态理解中，由于视觉编码器和语言模型规模的差异，LLM往往占据主导地位，导致模型容易受到文本上下文的“文本惯性”影响，即使没有视觉输入，也可能生成与上下文一致的描述，产生幻觉。现有方法通常需要大量的训练数据和计算资源，且针对特定模型设计，泛化性较差。
核心思路：论文的核心思路是通过在推理阶段调整图像token的注意力权重，增强视觉信息在模型中的作用，从而缓解文本惯性，减少幻觉。同时，通过logits的调整，减少LLM的先验偏见，使模型更加依赖视觉输入。这种方法无需训练，可以即插即用，适用于多种LVLM。
技术框架：PAI算法主要包含两个阶段：1) 图像注意力增强：自适应地调整和放大分配给图像token的注意力权重，使模型更加关注图像中的视觉信息。具体实现方式未知，需要参考论文细节。2) LLM偏见抑制：从多模态输入的logits中减去纯文本输入的logits，从而减少LLM的先验偏见，使模型更加依赖视觉输入。
关键创新：该方法最大的创新在于其免训练的特性，无需额外的训练数据和计算资源，即可有效缓解LVLM中的幻觉问题。通过调整注意力权重和logits，实现了图像理解和语言推理之间的平衡，避免了LLM的过度主导。
关键设计：关于注意力权重调整的具体策略和logits调整的比例，论文中可能包含更详细的参数设置。这些参数可能需要根据不同的LVLM进行调整，以达到最佳效果。损失函数未知，因为该方法是免训练的。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究提出了一种免训练的PAI算法，能够有效减少LVLM中的幻觉现象。实验结果表明，该方法在多种LVLM上都取得了显著的性能提升，具体性能数据和对比基线需要在论文中查找。由于是免训练方法，因此具有很高的实用价值和泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种需要视觉-语言理解的场景，例如图像描述生成、视觉问答、机器人导航等。通过减少LVLM中的幻觉，可以提高这些应用的可信度和可靠性，尤其是在安全攸关的领域，如自动驾驶和医疗诊断中，避免因错误信息导致的严重后果。未来，该方法可以进一步扩展到其他多模态任务中。
📄 摘要（原文）
Existing Large Vision-Language Models (LVLMs) primarily align image features of vision encoder with Large Language Models (LLMs) to leverage their superior text generation capabilities. However, the scale disparity between vision encoder and language model may led to LLMs assuming a predominant role in multi-modal comprehension. This imbalance in LVLMs may result in the instances of hallucinatory. Concretely, LVLMs may generate consistent descriptions with or without visual input, indicating that certain outputs are influenced solely by context text. We refer to this phenomenon as "text inertia." To counteract this issue, we introduce a training-free algorithm to find an equilibrium point between image comprehension and language inference. Specifically, we adaptively involve adjusting and amplifying the attention weights assigned to image tokens, thereby granting greater prominence to visual elements. Meanwhile, we subtract the logits of multi-modal inputs from ones of pure text input, which can help LVLMs be not biased towards LLMs. By enhancing images tokens and reducing the stubborn output of LLM, we can let LVLM pay more attention to images, towards alleviating text inertia and reducing the hallucination in LVLMs. Our extensive experiments shows that this method substantially reduces the frequency of hallucinatory outputs in various LVLMs in terms of different metrics. Project page is available at https://lalbj.github.io/projects/PAI/.