SilVar: Speech Driven Multimodal Model for Reasoning Visual Question Answering and Object Localization

📄 arXiv: 2412.16771v1 📥 PDF

作者: Tan-Hanh Pham, Hoang-Nam Le, Phu-Vinh Nguyen, Chris Ngo, Truong-Son Hy

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-21

备注: 10 pages

💡 一句话要点

提出SilVar：语音驱动的多模态模型，用于视觉问答推理和目标定位

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

关键词: 语音驱动 多模态融合 视觉问答 目标定位 CLIP Whisper LLaMA 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型依赖文本指令，限制了人机交互的自然性和有效性，尤其是在语音交互场景下。
  2. SilVar模型利用CLIP、Whisper和LLaMA 3.1-8B，实现了语音或文本指令驱动的视觉问答推理。
  3. 通过引入新的数据集，SilVar在MMMU和ScienceQA基准测试中取得了SOTA性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

视觉语言模型在视觉问答和图像描述等任务中表现出卓越的能力。然而，大多数模型依赖于基于文本的指令，限制了它们在人机交互中的有效性。此外，语言模型的质量取决于推理和提示技术，例如COT，当使用语音指令时，这些技术仍未得到充分探索。为了解决这些挑战，我们提出了一种新颖的端到端多模态模型SilVar，该模型使用语音指令进行视觉问答中的推理。此外，我们研究了包括会话式、简单和复杂语音指令在内的不同级别的推理技术。SilVar建立在CLIP、Whisper和LLaMA 3.1-8B之上，通过允许用户提供口头或文本指令来实现直观的交互。为此，我们引入了一个数据集，旨在用基于语音的推理任务来挑战模型进行对象定位。该数据集增强了模型从口语输入处理和解释视觉场景的能力，从而超越了对象识别，实现了基于推理的交互。实验表明，尽管存在基于语音指令的挑战，SilVar在MMMU和ScienceQA基准测试中实现了SOTA性能。我们相信SilVar将激发下一代多模态推理模型，朝着专家通用人工智能发展。我们的代码和数据集在此处提供。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉语言模型主要依赖文本指令，在实际应用中，特别是人机交互场景下，语音指令更为自然和便捷。然而，直接使用语音指令进行视觉问答和目标定位仍然面临挑战，包括语音识别的准确性、语音指令的复杂性以及如何有效地利用语音信息进行推理。现有方法缺乏对语音指令的有效处理和推理机制，限制了模型的应用范围和性能。

核心思路：SilVar的核心思路是将语音指令作为输入，通过多模态融合的方式，结合视觉信息进行推理和问答。该模型利用预训练的CLIP、Whisper和LLaMA模型，分别处理视觉信息、语音信息和语言推理。通过端到端的训练，模型能够学习到语音指令和视觉信息之间的关联，从而实现基于语音的视觉问答和目标定位。

技术框架：SilVar的整体架构包含三个主要模块：1) 视觉编码器（基于CLIP），用于提取图像的视觉特征；2) 语音编码器（基于Whisper），用于将语音指令转换为文本表示；3) 语言模型（基于LLaMA 3.1-8B），用于进行推理和生成答案。模型首先使用Whisper将语音指令转换为文本，然后将文本和图像特征输入到LLaMA中进行推理，最终生成答案或定位目标。

关键创新：SilVar的关键创新在于其端到端的多模态融合框架，能够直接处理语音指令，并将其与视觉信息进行有效结合。此外，该模型还探索了不同级别的语音指令（会话式、简单和复杂）对模型性能的影响，并提出了一个专门用于语音驱动的视觉问答和目标定位的数据集。

关键设计：SilVar使用了预训练的CLIP、Whisper和LLaMA模型，并对其进行了微调。语音编码器Whisper负责将语音转换为文本，CLIP提取图像特征，LLaMA负责推理和生成答案。模型采用交叉熵损失函数进行训练，优化目标是最小化预测答案与真实答案之间的差异。数据集包含多种类型的语音指令，包括简单的问题、复杂的推理问题以及需要进行目标定位的问题。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SilVar在MMMU和ScienceQA基准测试中取得了SOTA性能，证明了其在语音驱动的视觉问答和目标定位方面的有效性。尽管面临语音指令带来的挑战，SilVar仍然能够与基于文本指令的模型相媲美，甚至在某些任务上超越了它们。这表明SilVar具有强大的语音理解和推理能力。

🎯 应用场景

SilVar模型具有广泛的应用前景，例如智能家居、辅助驾驶、医疗诊断等领域。它可以用于实现基于语音的图像搜索、视觉问答、目标定位等功能，从而提升人机交互的自然性和效率。未来，该模型还可以扩展到其他模态，例如视频、文本等，实现更复杂的多模态推理任务。

📄 摘要（原文）

Visual Language Models have demonstrated remarkable capabilities across tasks, including visual question answering and image captioning. However, most models rely on text-based instructions, limiting their effectiveness in human-machine interactions. Moreover, the quality of language models depends on reasoning and prompting techniques, such as COT, which remain underexplored when using speech instructions. To address these challenges, we propose SilVar, a novel end-to-end multimodal model that uses speech instructions for reasoning in visual question answering. In addition, we investigate reasoning techniques with levels including conversational, simple, and complex speech instruction. SilVar is built upon CLIP, Whisper, and LLaMA 3.1-8B, enabling intuitive interactions by allowing users to provide verbal or text instructions. To this end, we introduce a dataset designed to challenge models with speech-based reasoning tasks for object localization. This dataset enhances the model ability to process and explain visual scenes from spoken input, moving beyond object recognition to reasoning-based interactions. The experiments show that SilVar achieves SOTA performance on the MMMU and ScienceQA benchmarks despite the challenge of speech-based instructions. We believe SilVar will inspire next-generation multimodal reasoning models, toward expert artificial general intelligence. Our code and dataset are available here.