Euclid: Supercharging Multimodal LLMs with Synthetic High-Fidelity Visual Descriptions

📄 arXiv: 2412.08737v1 📥 PDF

作者: Jiarui Zhang, Ollie Liu, Tianyu Yu, Jinyi Hu, Willie Neiswanger

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-12-11

备注: 33 pages, 22 figures, 5 tables, 7 algorithms

💡 一句话要点

Euclid：利用高质量合成视觉描述增强多模态LLM的几何感知能力

🎯 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 几何感知 合成数据 数据课程 低级视觉感知

📋 核心要点

  1. 现有的多模态大语言模型在低级视觉感知，特别是几何细节描述方面存在不足，限制了其在机器人等领域的应用。
  2. 论文提出利用高质量的合成数据，结合数据课程和多阶段训练，来提升模型对几何信息的理解和描述能力。
  3. 实验结果表明，提出的Euclid模型在几何感知基准测试中显著优于现有模型，包括Gemini-1.5-Pro。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型(MLLM)近年来取得了快速进展，但在低级视觉感知(LLVP)方面仍然存在不足，尤其是在准确描述图像几何细节的能力方面。这种能力对于机器人、医学图像分析和制造业等领域的应用至关重要。本文首先提出了Geoperception，这是一个旨在评估MLLM从图像中准确转录2D几何信息能力的基准。通过这个基准，我们展示了领先MLLM的局限性，并进行了一项全面的实证研究，以探索提高它们在几何任务上性能的策略。我们的研究结果突出了某些模型架构、训练技术和数据策略的优势，包括使用高质量合成数据和具有数据课程的多阶段训练。值得注意的是，我们发现数据课程使模型能够学习从头开始无法学习的具有挑战性的几何理解任务。利用这些见解，我们开发了Euclid，一个专门为强大的低级几何感知而优化的模型系列。尽管完全在合成多模态数据上训练，Euclid显示出对新几何形状的强大泛化能力。例如，在某些Geoperception基准测试任务中，Euclid的性能优于最佳闭源模型Gemini-1.5-Pro高达58.56%，在所有任务中的平均性能优于10.65%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态大语言模型(MLLM)在低级视觉感知(LLVP)中，特别是准确描述图像几何细节方面的不足。现有MLLM在处理需要精确几何理解的任务时表现不佳，限制了它们在机器人、医学图像分析和制造业等领域的应用。

核心思路：论文的核心思路是利用高质量的合成数据来训练MLLM，并结合数据课程(Data Curriculum)和多阶段训练策略，逐步提升模型对几何信息的理解和描述能力。通过合成数据，可以精确控制训练数据的质量和数量，从而弥补真实数据集中几何信息标注不足的问题。

技术框架：Euclid模型的训练框架主要包括以下几个阶段：1) 数据生成：使用程序化方式生成高质量的合成图像，并附带精确的几何描述。2) 预训练：使用大规模合成数据对模型进行预训练，使其初步具备几何感知能力。3) 数据课程训练：按照几何任务的难度，逐步引入更复杂的合成数据，引导模型学习更高级的几何概念。4) 微调：在少量真实数据上进行微调，以提高模型的泛化能力。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了Geoperception基准，用于评估MLLM的几何感知能力。2) 探索了使用高质量合成数据和数据课程训练MLLM的有效性。3) 开发了Euclid模型，该模型在几何感知任务上取得了显著的性能提升。

关键设计：在数据生成方面，论文使用了程序化方式生成各种几何形状，并控制其颜色、纹理和光照等属性。在数据课程方面，论文设计了从简单到复杂的几何任务序列，例如从识别基本形状到理解复杂的三维结构。在模型结构方面，论文探索了不同的视觉编码器和语言模型，并选择了最适合几何感知任务的组合。损失函数方面，论文使用了交叉熵损失和回归损失，以优化模型的分类和回归性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Euclid模型在Geoperception基准测试中表现出色，在某些任务上超越了Gemini-1.5-Pro高达58.56%，平均性能提升10.65%。这表明，通过高质量合成数据和数据课程训练，可以显著提升MLLM的几何感知能力，甚至超越闭源模型。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人、医学图像分析、制造业等领域。例如，在机器人领域，Euclid可以帮助机器人更好地理解周围环境的几何结构，从而实现更精确的导航和操作。在医学图像分析领域，Euclid可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。在制造业领域，Euclid可以用于产品质量检测和自动化生产。

📄 摘要（原文）

Multimodal large language models (MLLMs) have made rapid progress in recent years, yet continue to struggle with low-level visual perception (LLVP) -- particularly the ability to accurately describe the geometric details of an image. This capability is crucial for applications in areas such as robotics, medical image analysis, and manufacturing. In this paper, we first introduce Geoperception, a benchmark designed to evaluate an MLLM's ability to accurately transcribe 2D geometric information from an image. Using this benchmark, we demonstrate the limitations of leading MLLMs, and then conduct a comprehensive empirical study to explore strategies for improving their performance on geometric tasks. Our findings highlight the benefits of certain model architectures, training techniques, and data strategies, including the use of high-fidelity synthetic data and multi-stage training with a data curriculum. Notably, we find that a data curriculum enables models to learn challenging geometry understanding tasks which they fail to learn from scratch. Leveraging these insights, we develop Euclid, a family of models specifically optimized for strong low-level geometric perception. Although purely trained on synthetic multimodal data, Euclid shows strong generalization ability to novel geometry shapes. For instance, Euclid outperforms the best closed-source model, Gemini-1.5-Pro, by up to 58.56% on certain Geoperception benchmark tasks and 10.65% on average across all tasks.