JourneyBench: A Challenging One-Stop Vision-Language Understanding Benchmark of Generated Images

📄 arXiv: 2409.12953v4 📥 PDF

作者: Zhecan Wang, Junzhang Liu, Chia-Wei Tang, Hani Alomari, Anushka Sivakumar, Rui Sun, Wenhao Li, Md. Atabuzzaman, Hammad Ayyubi, Haoxuan You, Alvi Ishmam, Kai-Wei Chang, Shih-Fu Chang, Chris Thomas

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-09-19 (更新: 2025-01-10)

💡 一句话要点

提出JourneyBench：一个用于评估生成图像视觉-语言理解能力的综合基准

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

关键词: 视觉-语言理解 生成图像 多模态推理 基准测试 幻觉检测

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言基准依赖常见场景，导致模型利用语言偏差而非深度视觉理解。
  2. JourneyBench通过生成图像和复杂任务，着重考察模型在不寻常场景下的细粒度多模态推理能力。
  3. 实验表明，即使是最先进的模型在JourneyBench上也面临挑战，揭示了视觉推理能力的不足。

📝 摘要（中文）

现有的视觉-语言理解基准主要由常见场景中的物体图像组成。因此，最近的多模态大型语言模型仅依靠背景语言偏差进行浅层的视觉理解就能表现良好。所以，在这些基准上的出色表现并不一定与强大的视觉理解能力相关。本文发布了JourneyBench，这是一个全面的人工标注生成图像基准，旨在评估模型在五个任务中的细粒度多模态推理能力：互补的多模态思维链、多图像VQA、虚构图像描述、带有幻觉触发器的VQA以及带有样本特定干扰项的细粒度检索。与现有基准不同，JourneyBench明确要求在不寻常的虚构场景中进行细粒度的多模态推理，在这些场景中，语言偏差和整体图像概要是不够的。我们在JourneyBench上对最先进的模型进行了基准测试，并沿着许多细粒度的维度分析了性能。所有五个任务的结果表明，即使对于最好的模型来说，JourneyBench也极具挑战性，这表明模型的视觉推理能力并不像最初看起来那么强。我们讨论了我们发现的含义，并提出了进一步研究的途径。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言理解基准测试主要使用常见场景的图像，这使得模型可以通过利用语言偏差来获得较好的性能，而无需进行深入的视觉理解。因此，这些基准测试无法真实反映模型的视觉推理能力。论文旨在解决现有基准测试无法有效评估模型细粒度多模态推理能力的问题。

核心思路：论文的核心思路是创建一个更具挑战性的基准测试，该基准测试使用生成的图像，并设计需要细粒度多模态推理的任务。通过在不寻常的虚构场景中测试模型，可以减少语言偏差的影响，并更准确地评估模型的视觉理解能力。

技术框架：JourneyBench包含五个任务：互补的多模态思维链（Complementary Multimodal Chain of Thought）、多图像VQA（Multi-Image VQA）、虚构图像描述（Imaginary Image Captioning）、带有幻觉触发器的VQA（VQA with Hallucination Triggers）和带有样本特定干扰项的细粒度检索（Fine-Grained Retrieval with Sample-Specific Distractors）。每个任务都旨在测试模型在不同方面的多模态推理能力。基准测试还包括人工标注的数据，用于评估模型的性能。

关键创新：JourneyBench的关键创新在于其使用生成的图像和设计的复杂任务，这些任务需要细粒度的多模态推理。与现有基准测试不同，JourneyBench明确要求模型在不寻常的虚构场景中进行推理，从而减少了语言偏差的影响。此外，JourneyBench还包括带有幻觉触发器的VQA任务，该任务旨在测试模型识别和处理幻觉的能力。

关键设计：JourneyBench的关键设计包括：1) 使用高质量的生成图像，这些图像具有多样性和复杂性；2) 设计需要细粒度多模态推理的任务，这些任务涵盖了不同的视觉-语言理解方面；3) 提供人工标注的数据，用于准确评估模型的性能；4) 包含带有幻觉触发器的VQA任务，以测试模型识别和处理幻觉的能力。具体的参数设置、损失函数和网络结构取决于所使用的模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在JourneyBench的五个任务上，即使是最先进的模型也表现出显著的性能差距，表明现有模型在细粒度多模态推理方面存在不足。例如，在幻觉触发VQA任务中，模型的准确率远低于人类水平，突显了模型在识别和处理幻觉方面的挑战。这些结果表明，JourneyBench成功地揭示了现有模型的局限性，并为未来的研究方向提供了指导。

🎯 应用场景

JourneyBench可用于评估和改进多模态大型语言模型的视觉推理能力，尤其是在处理不常见或虚构场景时。该基准测试可以促进更强大的视觉-语言模型的发展，这些模型可以应用于图像生成、机器人导航、智能助手等领域，从而提高这些应用在复杂环境中的性能和可靠性。

📄 摘要（原文）

Existing vision-language understanding benchmarks largely consist of images of objects in their usual contexts. As a consequence, recent multimodal large language models can perform well with only a shallow visual understanding by relying on background language biases. Thus, strong performance on these benchmarks does not necessarily correlate with strong visual understanding. In this paper, we release JourneyBench, a comprehensive human-annotated benchmark of generated images designed to assess the model's fine-grained multimodal reasoning abilities across five tasks: complementary multimodal chain of thought, multi-image VQA, imaginary image captioning, VQA with hallucination triggers, and fine-grained retrieval with sample-specific distractors. Unlike existing benchmarks, JourneyBench explicitly requires fine-grained multimodal reasoning in unusual imaginary scenarios where language bias and holistic image gist are insufficient. We benchmark state-of-the-art models on JourneyBench and analyze performance along a number of fine-grained dimensions. Results across all five tasks show that JourneyBench is exceptionally challenging for even the best models, indicating that models' visual reasoning abilities are not as strong as they first appear. We discuss the implications of our findings and propose avenues for further research.