Vision-Driven Prompt Optimization for Large Language Models in Multimodal Generative Tasks

📄 arXiv: 2501.02527v1 📥 PDF

作者: Leo Franklin, Apiradee Boonmee, Kritsada Wongsuwan

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-05

💡 一句话要点

提出视觉驱动的提示优化VDPO，提升多模态生成任务中大语言模型的图像生成质量。

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

关键词: 视觉生成 提示优化 大型语言模型 多模态融合 图像合成

📋 核心要点

  1. 视觉生成任务面临视觉理解与生成能力融合的挑战，现有方法难以生成高质量图像。
  2. VDPO利用LLM从视觉输入动态生成文本提示，指导图像合成，核心在于视觉嵌入提示调优器。
  3. 实验表明，VDPO在COCO和Sketchy等数据集上显著提升FID、LPIPS和BLEU/CIDEr等指标。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的框架，即视觉驱动的提示优化（VDPO），该框架利用大型语言模型（LLM）从视觉输入中动态生成文本提示，从而指导高保真图像合成。VDPO结合了视觉嵌入提示调优器、文本指令生成器和视觉生成模块，在各种视觉生成任务中实现了最先进的性能。在COCO和Sketchy等基准测试上的大量实验表明，VDPO始终优于现有方法，在FID、LPIPS和BLEU/CIDEr分数方面取得了显著改进。进一步的分析揭示了VDPO的可扩展性、鲁棒性和泛化能力，使其成为领域内和领域外任务的多功能解决方案。人工评估进一步验证了VDPO在生成视觉上吸引人且语义连贯的输出方面的实际优越性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态生成任务中，如何利用大型语言模型（LLM）更好地理解视觉信息并生成高质量图像的问题。现有方法通常依赖于固定的文本提示或简单的视觉特征编码，无法充分利用LLM的强大能力，导致生成图像的质量和语义一致性不足。

核心思路：VDPO的核心思路是利用视觉信息动态生成更有效的文本提示，从而引导LLM生成高质量图像。通过将视觉信息转化为LLM更容易理解的文本指令，可以更好地利用LLM的知识和推理能力，从而提升图像生成效果。这种方法的关键在于如何有效地将视觉信息编码为文本提示。

技术框架：VDPO框架包含三个主要模块：1) 视觉嵌入提示调优器：负责将视觉输入编码为视觉嵌入，并对初始文本提示进行调优，使其更符合视觉内容。2) 文本指令生成器：利用LLM，基于调优后的提示和视觉嵌入，生成详细的文本指令，指导图像生成。3) 视觉生成模块：根据生成的文本指令，利用图像生成模型（如Stable Diffusion）生成最终的图像。整个流程是端到端可训练的。

关键创新：VDPO的关键创新在于视觉驱动的提示优化方法。与传统方法中人工设计的固定提示或简单的视觉特征编码不同，VDPO能够根据输入的视觉内容动态生成定制化的文本提示，从而更好地利用LLM的知识和推理能力。这种动态提示生成方法能够显著提升图像生成的质量和语义一致性。

关键设计：视觉嵌入提示调优器可以使用预训练的视觉模型（如CLIP）提取视觉特征，并使用Transformer网络对初始文本提示进行调优。文本指令生成器可以使用预训练的LLM（如GPT-3），并采用合适的prompt工程技术，引导LLM生成高质量的文本指令。视觉生成模块可以使用Stable Diffusion等先进的图像生成模型，并根据生成的文本指令进行图像合成。损失函数可以包括FID、LPIPS等指标，用于衡量生成图像的质量和语义一致性。

📊 实验亮点

实验结果表明，VDPO在COCO和Sketchy数据集上显著优于现有方法。例如，在COCO数据集上，VDPO在FID指标上取得了显著的提升，表明生成图像的质量更高。在Sketchy数据集上，VDPO在LPIPS指标上也有显著提升，表明生成图像与草图的相似度更高。此外，人工评估也表明，VDPO生成的图像在视觉吸引力和语义一致性方面更胜一筹。

🎯 应用场景

VDPO在图像编辑、艺术创作、虚拟现实、游戏开发等领域具有广泛的应用前景。它可以用于生成更逼真、更具创意的图像，提升用户体验。未来，该技术有望应用于自动驾驶、医疗影像分析等领域，实现更智能化的视觉内容生成。

📄 摘要（原文）

Vision generation remains a challenging frontier in artificial intelligence, requiring seamless integration of visual understanding and generative capabilities. In this paper, we propose a novel framework, Vision-Driven Prompt Optimization (VDPO), that leverages Large Language Models (LLMs) to dynamically generate textual prompts from visual inputs, guiding high-fidelity image synthesis. VDPO combines a visual embedding prompt tuner, a textual instruction generator, and a vision generation module to achieve state-of-the-art performance in diverse vision generation tasks. Extensive experiments on benchmarks such as COCO and Sketchy demonstrate that VDPO consistently outperforms existing methods, achieving significant improvements in FID, LPIPS, and BLEU/CIDEr scores. Additional analyses reveal the scalability, robustness, and generalization capabilities of VDPO, making it a versatile solution for in-domain and out-of-domain tasks. Human evaluations further validate the practical superiority of VDPO in generating visually appealing and semantically coherent outputs.