Show and Guide: Instructional-Plan Grounded Vision and Language Model
作者: Diogo Glória-Silva, David Semedo, João Magalhães
分类: cs.CV, cs.CL
发布日期: 2024-09-27 (更新: 2024-10-18)
备注: Accepted at EMNLP 2024 Main Track
💡 一句话要点
提出MM-PlanLLM，用于视觉指导下的指令计划执行，解决现有模型缺乏多模态能力的问题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 大型语言模型 指令计划执行 视觉指导 视频片段检索
📋 核心要点
- 现有计划执行语言模型无法处理多模态输入输出，限制了其在视觉指导任务中的应用。
- MM-PlanLLM通过对话式视频检索和视觉引导的步骤生成，实现文本和视觉信息的融合。
- 多任务多阶段训练方法使模型逐步学习多模态指令计划的语义，提升了多模态和文本对话性能。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为MM-PlanLLM的多模态大型语言模型，旨在通过利用文本计划和视觉信息，辅助用户执行指令性任务。现有的计划执行语言模型通常缺乏处理多模态输入和输出的能力。MM-PlanLLM通过两个关键任务实现跨模态交互：对话式视频片段检索（根据用户查询检索相关的步骤视频片段）和视觉信息引导的步骤生成（根据用户当前进度的图像生成计划中的下一步）。该模型采用了一种新颖的多任务多阶段训练方法，逐步将模型暴露于多模态指令计划的语义层，从而在基于计划的多模态和文本对话中都取得了良好的性能。此外，该模型还能在文本计划步骤和教学视频片段之间传递对齐的跨模态时间结构和计划结构表示。
🔬 方法详解
问题定义：现有计划执行语言模型主要依赖文本信息，无法有效利用视觉信息来指导用户完成任务。在需要视觉辅助的场景下，例如组装家具或烹饪，这些模型的性能会显著下降。因此，如何构建一个能够理解和生成多模态信息的计划执行模型是一个关键问题。
核心思路：MM-PlanLLM的核心思路是通过多模态融合，将文本计划与视觉信息结合起来，从而更准确地理解用户意图，并生成更有效的指导。模型通过学习文本计划步骤和对应视频片段之间的关联，以及用户当前状态的视觉信息，来预测下一步操作。
技术框架：MM-PlanLLM的整体框架包含以下几个主要模块：1) 文本编码器：用于编码文本计划步骤和用户查询；2) 视觉编码器：用于编码用户当前状态的图像和视频片段；3) 多模态融合模块：将文本和视觉特征进行融合，学习跨模态表示；4) 视频片段检索模块：根据用户查询，检索相关的视频片段；5) 步骤生成模块：根据融合后的多模态信息，生成下一步操作的文本描述。模型采用多任务学习的方式，同时训练视频片段检索和步骤生成两个任务。
关键创新：MM-PlanLLM的关键创新在于其多模态融合和多任务学习策略。通过将文本和视觉信息进行深度融合，模型能够更好地理解用户意图，并生成更准确的指导。多任务学习则可以提高模型的泛化能力，使其在不同的任务上都能取得良好的性能。此外，该模型还引入了一种新颖的多阶段训练方法，逐步将模型暴露于多模态指令计划的语义层。
关键设计：在多模态融合模块中，论文可能采用了Transformer或其他注意力机制，以学习文本和视觉特征之间的关联。在损失函数方面，视频片段检索任务可能采用对比学习损失，步骤生成任务可能采用交叉熵损失。具体的网络结构和参数设置在论文中应该有详细描述，但摘要中未提及。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
摘要中提到MM-PlanLLM在多模态和文本对话中都取得了良好的性能，并且能够传递对齐的跨模态时间结构和计划结构表示。但具体的性能数据、对比基线和提升幅度未知，需要在论文中进一步查找。
🎯 应用场景
MM-PlanLLM可应用于多种需要视觉指导的场景，如远程协助、智能家居、教育培训等。例如，用户可以通过语音或文本查询，获得关于如何组装家具或修理设备的视觉指导。该技术有望提高工作效率，降低学习成本，并为残疾人士提供更好的辅助工具。
📄 摘要（原文）
Guiding users through complex procedural plans is an inherently multimodal task in which having visually illustrated plan steps is crucial to deliver an effective plan guidance. However, existing works on plan-following language models (LMs) often are not capable of multimodal input and output. In this work, we present MM-PlanLLM, the first multimodal LLM designed to assist users in executing instructional tasks by leveraging both textual plans and visual information. Specifically, we bring cross-modality through two key tasks: Conversational Video Moment Retrieval, where the model retrieves relevant step-video segments based on user queries, and Visually-Informed Step Generation, where the model generates the next step in a plan, conditioned on an image of the user's current progress. MM-PlanLLM is trained using a novel multitask-multistage approach, designed to gradually expose the model to multimodal instructional-plans semantic layers, achieving strong performance on both multimodal and textual dialogue in a plan-grounded setting. Furthermore, we show that the model delivers cross-modal temporal and plan-structure representations aligned between textual plan steps and instructional video moments.