Autonomous Imagination: Closed-Loop Decomposition of Visual-to-Textual Conversion in Visual Reasoning for Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2411.18142v4 📥 PDF

作者: Jingming Liu, Yumeng Li, Boyuan Xiao, Yichang Jian, Ziang Qin, Tianjia Shao, Yao-Xiang Ding, Kun Zhou

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-27 (更新: 2025-10-06)

备注: Published in TMLR

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出自主想象方法，解决多模态大语言模型在视觉推理中视觉-文本转换的瓶颈问题。

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

关键词: 多模态大语言模型 视觉推理 视觉-文本转换 自主想象 闭环视觉修改

📋 核心要点

  1. 多模态大语言模型在复杂视觉推理任务中，视觉到文本的转换能力存在瓶颈，导致无法有效处理复杂视觉输入。
  2. 论文提出“自主想象”方法，通过闭环视觉修改，迭代地将复杂视觉输入分解为更易于处理的中间视觉状态。
  3. 实验表明，该方法无需重新训练即可显著提升MLLMs在视觉推理任务上的性能，解决了感知能力不足的问题。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在纯文本模态下，通过将复杂推理任务分解为更简单的子问题，展现出了卓越的性能。然而，多模态大型语言模型(MLLMs)在一些看似简单的视觉任务上仍然表现不佳，例如计数和解决拼图。我们认为这些任务挑战了视觉-文本转换的能力，即MLLMs将从输入场景中感知到的视觉信息转换为文本信息，以进行进一步的推理和生成答案。如果视觉输入的复杂性超出了MLLMs的感知能力，那么在不分解这个转换过程的情况下，简单地扩展推理时间无法解决任务，因为它会反复遇到相同的感知瓶颈。我们提出了一种名为“自主想象”的方法，使MLLMs能够迭代地将视觉输入(例如，隔离对象、重新排列拼图)修改为中间视觉状态，从而将视觉-文本转换分解为闭环视觉修改步骤。结果表明，无需任何重新训练，MLLMs现在可以解决最初超出其感知能力的任务，这突出了闭环视觉修改可以成为将视觉推理任务分解为可解决子步骤的有效方法。我们的代码和数据已在https://future-item.github.io/autoimagine-site/上发布。

🔬 方法详解

问题定义：多模态大语言模型(MLLMs)在处理复杂的视觉推理任务时，面临视觉-文本转换的瓶颈。现有的MLLMs在处理如计数、拼图等任务时，由于视觉输入的复杂性超出其感知能力，导致无法准确地将视觉信息转换为文本信息，从而影响推理效果。简单地增加推理时间并不能解决这个问题，因为模型会反复遇到相同的感知瓶颈。

核心思路：论文的核心思路是通过“自主想象”的方法，让MLLMs能够主动地修改视觉输入，将其分解为一系列更简单的中间视觉状态。通过迭代地修改视觉输入，模型可以将复杂的视觉-文本转换过程分解为多个可解决的子步骤，从而降低了对模型感知能力的要求。

技术框架：整体框架是一个闭环的视觉修改过程。MLLM首先接收原始视觉输入，然后根据当前状态生成修改指令（例如，隔离对象、重新排列拼图）。图像处理模块根据指令修改视觉输入，生成新的视觉状态。MLLM再次接收新的视觉状态，并重复上述过程，直到达到预定的停止条件或成功完成任务。这个过程形成一个闭环，允许模型逐步地分解和理解复杂的视觉场景。

关键创新：最重要的创新点在于引入了闭环的视觉修改机制，使得MLLMs能够主动地分解和简化视觉输入。与传统的单次视觉-文本转换方法不同，该方法允许模型通过迭代地修改视觉输入来逐步理解复杂的场景，从而克服了感知能力的限制。

关键设计：关键设计包括：1) 如何设计有效的修改指令，使得模型能够逐步地简化视觉输入；2) 如何控制迭代过程，避免无限循环或无效的修改；3) 如何选择合适的图像处理模块，以实现各种视觉修改操作。论文中可能使用了特定的提示工程技术来引导MLLM生成合适的修改指令，并可能设计了停止条件来控制迭代过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的“自主想象”方法无需重新训练即可显著提升MLLMs在视觉推理任务上的性能。实验结果表明，该方法能够使MLLMs解决最初超出其感知能力的任务，证明了闭环视觉修改是分解视觉推理任务的有效途径。具体的性能提升数据和对比基线需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人视觉、自动驾驶、智能图像编辑等领域。通过赋予模型自主分解和理解复杂视觉场景的能力，可以提升机器人在复杂环境中的感知和决策能力。例如，在机器人抓取任务中，机器人可以利用该方法逐步分解场景，识别目标物体并规划抓取路径。

📄 摘要（原文）

Under pure textual modality, Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable success in complex reasoning tasks by decomposing them into simpler sub-problems. However, Multimodal Large Language Models (MLLMs) still struggle with some seemingly straightforward visual tasks, such as counting and solving jigsaw puzzles. We argue that these tasks challenge the ability of visual-to-textual conversion, where MLLMs convert visual information perceived from the input scene, to textual information for further reasoning and generating the answer. If the complexity of the visual input is beyond the perceptual capability of the MLLMs, without decomposing this conversion process, simply scaling inference-time reasoning cannot solve the task because it repeatedly encounters the same perceptual bottleneck. We propose an approach, autonomous imagination, to enable MLLMs to iteratively modify visual inputs (e.g. isolating objects, rearranging puzzle pieces) into intermediate visual states, decomposing visual-to-textual conversion into closed-loop visual modification steps. We show that, without any retraining, MLLMs can now solve tasks initially beyond their perceptual capability, highlighting that closed-loop visual modification can be an effective way of decomposing the visual reasoning task into solvable substeps. Our code and data are released at https://future-item.github.io/autoimagine-site/.