VORD: Visual Ordinal Calibration for Mitigating Object Hallucinations in Large Vision-Language Models

📄 arXiv: 2412.15739v1 📥 PDF

作者: Dexter Neo, Tsuhan Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-20

💡 一句话要点

VORD：通过视觉序数校准缓解大型视觉语言模型中的对象幻觉

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

关键词: 视觉语言模型 对象幻觉 序数校准 模型校准 图像理解

📋 核心要点

  1. 大型视觉语言模型容易产生幻觉，即生成看似合理但不准确的信息，这限制了其可靠性和实际应用。
  2. VORD 通过分析修改后的图像对之间的序数关系，校准模型预测，从而减少不合理的 token 生成，降低幻觉。
  3. 实验证明，VORD 能够有效提升模型校准能力，并在多个 LVLM 基准测试中显著降低对象幻觉现象。

📝 摘要（中文）

大型视觉语言模型（LVLMs）随着大型语言模型的兴起取得了显著进展。尽管如此，LVLMs 仍倾向于根据提供的源内容生成看似合理但不准确或不一致的信息。这种现象，也被称为“幻觉”，可能对 LVLMs 的部署产生严重的下游影响。为了解决这个问题，我们提出了 VORD，一种简单有效的方法，通过校准基于修改图像对之间序数关系的 token 预测来减轻幻觉。VORD 以两种形式呈现：1）一种最小化的免训练变体，它消除了修改图像对中不合理的 token；2）一种可训练的目标函数，它惩罚不太可能的 token。我们的实验表明，VORD 提供了更好的校准，并有效地减轻了各种 LVLM 基准测试中的对象幻觉。

🔬 方法详解

问题定义：大型视觉语言模型（LVLMs）在生成文本描述时，容易出现“幻觉”现象，即生成与图像内容不符或不一致的对象或属性。现有的方法往往难以有效抑制这种幻觉，影响了 LVLMs 的可靠性和应用范围。

核心思路：VORD 的核心思路是利用图像的序数关系进行校准。具体来说，通过对图像进行微小的修改（例如，增加或减少某个物体的数量），可以建立图像对之间的序数关系。模型应该能够根据这种序数关系，生成一致的描述。如果模型生成的描述与这种序数关系不符，则说明模型出现了幻觉。

技术框架：VORD 包含两种形式：免训练变体和可训练变体。免训练变体通过消除修改图像对中不合理的 token 来实现校准。可训练变体则通过设计一个目标函数，惩罚不太可能的 token。整体流程包括：1）构建修改后的图像对；2）使用 LVLM 生成文本描述；3）根据图像对的序数关系，校准 token 预测。

关键创新：VORD 的关键创新在于利用视觉序数关系进行校准，这是一种简单而有效的方法，可以显著减少 LVLMs 中的对象幻觉。与现有方法相比，VORD 不需要复杂的模型结构或大量的训练数据，具有更好的通用性和可扩展性。

关键设计：对于免训练变体，关键在于如何定义“不合理的 token”。论文中可能采用了一种基于规则或统计的方法来判断 token 的合理性。对于可训练变体，关键在于设计一个合适的损失函数，以惩罚与序数关系不符的 token。具体的损失函数形式和参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VORD 能够有效提升 LVLM 的校准能力，并在多个基准测试中显著降低对象幻觉。具体的性能数据和提升幅度未知，但摘要中明确指出 VORD 在广泛的 LVLM 基准测试中表现良好。

🎯 应用场景

VORD 可以应用于各种需要可靠视觉语言理解的场景，例如自动驾驶、智能客服、医疗诊断等。通过减少模型幻觉，可以提高系统的安全性和可靠性，增强用户信任度，并促进 LVLMs 在实际应用中的广泛部署。

📄 摘要（原文）

Large Vision-Language Models (LVLMs) have made remarkable developments along with the recent surge of large language models. Despite their advancements, LVLMs have a tendency to generate plausible yet inaccurate or inconsistent information based on the provided source content. This phenomenon, also known as ``hallucinations" can have serious downstream implications during the deployment of LVLMs. To address this, we present VORD a simple and effective method that alleviates hallucinations by calibrating token predictions based on ordinal relationships between modified image pairs. VORD is presented in two forms: 1.) a minimalist training-free variant which eliminates implausible tokens from modified image pairs, and 2.) a trainable objective function that penalizes unlikely tokens. Our experiments demonstrate that VORD delivers better calibration and effectively mitigates object hallucinations on a wide-range of LVLM benchmarks.