INST-IT: Boosting Instance Understanding via Explicit Visual Prompt Instruction Tuning

📄 arXiv: 2412.03565v2 📥 PDF

作者: Wujian Peng, Lingchen Meng, Yitong Chen, Yiweng Xie, Yang Liu, Tao Gui, Hang Xu, Xipeng Qiu, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-04 (更新: 2025-12-30)

备注: Accepted by NeurIPS 2025

💡 一句话要点

INST-IT：通过显式视觉提示指令调优增强实例级理解

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

关键词: 实例级理解 视觉提示 指令调优 多模态学习 大型多模态模型

📋 核心要点

  1. 现有LMMs在整体图像和视频理解方面表现良好，但在细粒度的实例级理解上存在不足，无法精准识别和定位特定目标。
  2. Inst-IT的核心思想是利用显式的视觉提示（Visual Prompt）指导LMMs进行指令调优，从而提升模型对图像和视频中特定实例的理解能力。
  3. 实验结果表明，Inst-IT不仅在实例理解基准测试中表现出色，还在通用图像和视频理解任务中取得了显著提升，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型多模态模型(LMMs)随着指令调优的进步取得了显著突破。然而，现有模型虽然可以在整体层面上理解图像和视频，但在需要更细粒度的理解和对齐的实例级理解方面仍然存在困难。实例级理解对于LMMs至关重要，因为它关注的是我们最感兴趣的特定元素。令人兴奋的是，现有研究发现，当提供显式视觉线索时，SOTA LMMs表现出强大的实例理解能力。受此启发，我们提出了Inst-IT，一种通过显式视觉提示指令调优来增强LMMs实例理解的解决方案。Inst-IT包含一个用于诊断多模态实例级理解的基准测试，一个大规模的指令调优数据集，以及一个持续的指令调优训练范式，以有效增强现有LMMs的时空实例理解能力。实验结果表明，在Inst-IT的增强下，我们的模型不仅在Inst-IT Bench和其他实例理解基准测试中取得了出色的性能，而且在各种通用图像和视频理解基准测试中也表现出了显著的改进。这表明我们的方法不仅提高了实例级理解能力，而且加强了通用图像和视频理解的整体能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型多模态模型在整体场景理解上取得了很大进展，但在实例级别的理解上仍然存在不足。例如，模型可能能够识别图像中存在“猫”，但无法准确指出图像中哪几只是猫，以及它们之间的关系。现有方法的痛点在于缺乏对细粒度视觉信息的有效利用和对齐。

核心思路：Inst-IT的核心思路是通过显式的视觉提示（Visual Prompt）来引导模型进行指令调优。具体来说，就是将实例的位置信息（例如，边界框）作为视觉提示，与自然语言指令相结合，让模型学习如何根据这些提示来理解和推理图像或视频中的特定实例。这样设计的目的是为了让模型更加关注图像中重要的局部信息，从而提高实例级别的理解能力。

技术框架：Inst-IT的整体框架包括三个主要组成部分：1) 用于诊断多模态实例级理解能力的基准测试Inst-IT Bench；2) 大规模的指令调优数据集，包含丰富的实例级标注和指令；3) 持续的指令调优训练范式，用于有效地提升现有LMMs的时空实例理解能力。训练过程中，模型接收包含图像、视觉提示（例如，边界框）和自然语言指令的输入，并学习生成相应的输出。

关键创新：Inst-IT最重要的创新点在于提出了显式视觉提示指令调优的方法。与以往的隐式学习方法不同，Inst-IT直接将实例的位置信息作为输入，让模型显式地学习如何利用这些信息来理解图像。这种方法能够更有效地引导模型关注图像中的重要区域，从而提高实例级别的理解能力。此外，构建了大规模的指令调优数据集和基准测试，为该领域的研究提供了有力支持。

关键设计：在数据集构建方面，Inst-IT收集了大量的图像和视频数据，并对其中的实例进行了详细的标注，包括边界框、类别标签等。同时，还设计了多种类型的指令，例如“图中有什么物体？”、“图中哪个物体在做什么？”等，以覆盖不同的实例理解任务。在训练过程中，使用了标准的交叉熵损失函数来优化模型。具体的网络结构和参数设置取决于所使用的LMMs。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Inst-IT在Inst-IT Bench以及其他实例理解基准测试中取得了显著的性能提升。更重要的是，Inst-IT不仅提高了实例级别的理解能力，还在通用图像和视频理解任务中取得了显著的改进，证明了该方法的有效性和泛化能力。具体性能数据在论文中有详细展示，相较于基线模型有显著提升。

🎯 应用场景

Inst-IT技术可广泛应用于智能安防、自动驾驶、机器人导航、图像编辑等领域。例如，在智能安防中，可以帮助监控系统更准确地识别和跟踪可疑人员；在自动驾驶中，可以提高车辆对行人、车辆等目标的识别精度；在机器人导航中，可以帮助机器人更好地理解周围环境，从而实现更智能的导航。

📄 摘要（原文）

Large Multimodal Models (LMMs) have made significant breakthroughs with the advancement of instruction tuning. However, while existing models can understand images and videos at a holistic level, they still struggle with instance-level understanding that requires a more fine-grained comprehension and alignment. Instance-level understanding is crucial for LMMs, as it focuses on the specific elements that we are most interested in. Excitingly, existing works find that the SOTA LMMs exhibit strong instance understanding capabilities when provided with explicit visual cues. Motivated by this, we proposed Inst-IT, a solution to enhance LMMs in Instance understanding via explicit visual prompt Instruction Tuning for instance guidance. Inst-IT consists of a benchmark to diagnose multimodal instance-level understanding, a large-scale instruction-tuning dataset, and a continuous instruction-tuning training paradigm to effectively enhance spatial-temporal instance understanding capabilities of existing LMMs. Experimental results show that, enhanced by Inst-IT, our models not only achieve outstanding performance on Inst-IT Bench and other instance understanding benchmarks, but also demonstrate significant improvements across various generic image and video understanding benchmarks. This highlights that our method not only boosts instance-level understanding but also strengthens the overall capabilities of generic image and video comprehension.