CompCap: Improving Multimodal Large Language Models with Composite Captions
作者: Xiaohui Chen, Satya Narayan Shukla, Mahmoud Azab, Aashu Singh, Qifan Wang, David Yang, ShengYun Peng, Hanchao Yu, Shen Yan, Xuewen Zhang, Baosheng He
分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-12-06
💡 一句话要点
提出CompCap框架，提升多模态大语言模型对复合图像的理解能力
🎯 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 复合图像理解 图像标题生成 数据增强 视觉-语言对齐
📋 核心要点
- 现有MLLM主要关注自然图像，对实际应用中常见的复合图像理解不足，难以进行信息提取和复杂推理。
- 提出CompCap框架，利用LLM和自动化工具合成高质量的复合图像及其详细描述，构建大规模图像-标题数据集。
- 实验表明，使用CompCap-118K数据集微调MLLM，显著提升了模型在复合图像理解任务上的性能。
📝 摘要（中文）
本文研究了多模态大语言模型(MLLMs)对复合图像(CIs)的理解能力。复合图像是由多个视觉元素合成的图像，广泛存在于实际应用中。研究发现，现有的MLLMs在准确理解CIs方面面临挑战，难以提取信息或进行复杂推理。现有的CI训练数据主要为问答任务，缺乏高质量的图像-标题数据集。为此，本文提出了Composite Captions (CompCap)框架，利用大型语言模型(LLMs)和自动化工具合成具有准确、详细标题的CIs。使用CompCap，构建了包含118K图像-标题对的CompCap-118K数据集，涵盖六种CI类型。通过在xGen-MM-inst.-4B和LLaVA-NeXT-Vicuna-7B/13B上进行监督微调，验证了CompCap-118K的有效性。实验结果表明，CompCap-118K显著提高了MLLMs对CIs的理解，在11个基准测试中分别平均提升了1.7%、2.0%和2.9%。
🔬 方法详解
问题定义：现有的多模态大语言模型(MLLMs)在理解复合图像(CIs)方面存在困难。复合图像是由多个视觉元素（如图表、海报、截图等）组合而成的图像，与直接拍摄的自然图像不同。现有的MLLMs主要针对自然图像进行训练，缺乏对复合图像的有效理解能力，导致在信息提取和复杂推理任务中表现不佳。此外，现有的复合图像数据集主要面向问答任务，缺乏高质量的图像-标题对，限制了MLLMs的视觉-语言对齐。
核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型(LLMs)的强大生成能力，自动生成高质量的复合图像及其对应的详细标题。通过构建大规模的复合图像-标题数据集，可以有效地提升MLLMs对复合图像的理解能力，弥补现有数据集的不足。
技术框架：CompCap框架主要包含以下几个阶段：1) 复合图像生成：利用自动化工具（如绘图库）和预定义的模板，生成各种类型的复合图像，例如图表、海报、截图等。2) 标题生成：使用LLM，根据复合图像的内容和结构，生成准确、详细的标题。标题需要包含图像中各个元素的描述、它们之间的关系以及整体的含义。3) 数据清洗与过滤：对生成的图像-标题对进行清洗和过滤，去除质量较差的数据，保证数据集的质量。4) 数据集构建：将清洗后的图像-标题对组成CompCap-118K数据集，用于训练MLLMs。
关键创新：本文最重要的技术创新点在于提出了一个自动化的复合图像-标题生成框架CompCap。与手动标注或依赖现有数据集的方法相比，CompCap可以高效地生成大规模、高质量的复合图像-标题数据集，从而有效地提升MLLMs对复合图像的理解能力。此外，CompCap框架具有很强的灵活性，可以根据需要生成不同类型、不同复杂度的复合图像。
关键设计：在标题生成阶段，使用了Prompt Engineering技术，设计了合适的Prompt，引导LLM生成高质量的标题。例如，Prompt可以包含图像的类型、主要内容、关键元素等信息。此外，还使用了数据增强技术，例如随机裁剪、旋转等，增加数据集的多样性。在训练MLLMs时，使用了监督微调的方法，将CompCap-118K数据集作为训练数据，优化模型的参数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用CompCap-118K数据集微调后的MLLMs在11个基准测试中取得了显著的性能提升，平均提升幅度分别为1.7% (xGen-MM-inst.-4B), 2.0% (LLaVA-NeXT-Vicuna-7B) 和 2.9% (LLaVA-NeXT-Vicuna-13B)。这些结果验证了CompCap-118K数据集的有效性，证明了其能够显著提升MLLMs对复合图像的理解能力。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于需要理解复合图像的场景，例如文档理解、信息检索、数据分析等。例如，可以帮助用户快速理解包含图表的报告、包含截图的教程、包含海报的宣传材料等。未来，该技术有望应用于智能办公、教育、医疗等领域，提升信息处理效率和智能化水平。
📄 摘要（原文）
How well can Multimodal Large Language Models (MLLMs) understand composite images? Composite images (CIs) are synthetic visuals created by merging multiple visual elements, such as charts, posters, or screenshots, rather than being captured directly by a camera. While CIs are prevalent in real-world applications, recent MLLM developments have primarily focused on interpreting natural images (NIs). Our research reveals that current MLLMs face significant challenges in accurately understanding CIs, often struggling to extract information or perform complex reasoning based on these images. We find that existing training data for CIs are mostly formatted for question-answer tasks (e.g., in datasets like ChartQA and ScienceQA), while high-quality image-caption datasets, critical for robust vision-language alignment, are only available for NIs. To bridge this gap, we introduce Composite Captions (CompCap), a flexible framework that leverages Large Language Models (LLMs) and automation tools to synthesize CIs with accurate and detailed captions. Using CompCap, we curate CompCap-118K, a dataset containing 118K image-caption pairs across six CI types. We validate the effectiveness of CompCap-118K by supervised fine-tuning MLLMs of three sizes: xGen-MM-inst.-4B and LLaVA-NeXT-Vicuna-7B/13B. Empirical results show that CompCap-118K significantly enhances MLLMs' understanding of CIs, yielding average gains of 1.7%, 2.0%, and 2.9% across eleven benchmarks, respectively.