Mitigating Hallucinations on Object Attributes using Multiview Images and Negative Instructions

📄 arXiv: 2501.10011v1 📥 PDF

作者: Zhijie Tan, Yuzhi Li, Shengwei Meng, Xiang Yuan, Weiping Li, Tong Mo, Bingce Wang, Xu Chu

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-01-17

备注: 2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2025)

💡 一句话要点

提出MIAVLM，利用多视角图像和负指令缓解LVLM在物体属性上的幻觉问题

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

关键词: 视觉-语言模型 多视角学习 属性识别 幻觉缓解 负指令学习

📋 核心要点

  1. 现有LVLM在物体属性识别上存在幻觉问题，无法准确判断细粒度属性。
  2. 利用单图生成3D技术，从不同视角生成多张图像作为视觉提示，增强LVLM的视觉信息。
  3. 设计MIAVLM模型，通过MAP模块消除多视角图像输入顺序的影响，并使用负指令减少模型偏见。

📝 摘要（中文）

当前流行的视觉-语言大模型(LVLM)存在物体属性幻觉(HoOA)问题，导致对输入图像中细粒度属性的错误判断。本文提出一种新方法，利用单张图像生成3D表示的显著进展，缓解LVLM中的HoOA。该方法利用从生成的3D表示中采样的多视角图像作为LVLM的视觉提示，从而提供来自其他视角的更多视觉信息。此外，我们观察到多视角图像的输入顺序显著影响LVLM的性能。因此，我们设计了多视角图像增强VLM (MIAVLM)，其中包含一个多视角属性感知器(MAP)子模块，能够同时消除输入图像顺序的影响，并将来自多视角图像的视觉信息与大型语言模型(LLM)对齐。此外，我们设计并采用了负指令来缓解LVLM对“是”回答的偏见。综合实验证明了我们方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：LVLM在理解图像时，尤其是在识别物体细粒度属性时，容易产生幻觉，即错误地判断物体的属性。现有的方法难以充分利用图像中的信息，并且容易受到模型本身偏见的影响。

核心思路：利用单张图像生成3D表示的技术，从不同视角生成多张图像，作为LVLM的视觉提示。通过提供更丰富的视角信息，帮助LVLM更准确地理解图像内容，从而减少属性幻觉。同时，设计特定的模块和训练策略来消除输入顺序的影响和模型的固有偏见。

技术框架：整体框架为MIAVLM（Multiview Image Augmented VLM）。首先，从单张输入图像生成3D表示，并从中采样得到多张不同视角的图像。然后，这些多视角图像被输入到MIAVLM中，MIAVLM包含一个多视角属性感知器(MAP)子模块，用于处理多视角信息。最后，结合负指令进行训练，以减少模型对“是”的偏见。

关键创新：主要创新点在于利用多视角图像作为视觉提示，以及MAP模块的设计。多视角图像提供了更丰富的视觉信息，而MAP模块能够有效地整合这些信息，并消除输入顺序的影响。此外，负指令的使用也是一个重要的创新，可以减少模型的偏见。

关键设计：MAP模块的具体结构未知，但其核心功能是消除多视角图像输入顺序的影响，并将多视角信息与LLM对齐。负指令的设计需要仔细考虑，以确保能够有效地减少模型偏见，而不会对模型的整体性能产生负面影响。具体的损失函数和训练策略也需要根据实际情况进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了MIAVLM的有效性，在物体属性识别任务上取得了显著的性能提升。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要中明确指出“综合实验证明了我们方法的有效性”。实验结果表明，多视角图像和负指令能够有效地缓解LVLM中的物体属性幻觉问题。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、图像搜索、自动驾驶等领域。例如，在智能客服中，可以更准确地理解用户上传的图片，提供更精准的咨询服务。在自动驾驶中，可以更准确地识别交通标志和行人，提高驾驶安全性。未来，该方法可以扩展到其他多模态任务中，提升模型的理解能力。

📄 摘要（原文）

Current popular Large Vision-Language Models (LVLMs) are suffering from Hallucinations on Object Attributes (HoOA), leading to incorrect determination of fine-grained attributes in the input images. Leveraging significant advancements in 3D generation from a single image, this paper proposes a novel method to mitigate HoOA in LVLMs. This method utilizes multiview images sampled from generated 3D representations as visual prompts for LVLMs, thereby providing more visual information from other viewpoints. Furthermore, we observe the input order of multiple multiview images significantly affects the performance of LVLMs. Consequently, we have devised Multiview Image Augmented VLM (MIAVLM), incorporating a Multiview Attributes Perceiver (MAP) submodule capable of simultaneously eliminating the influence of input image order and aligning visual information from multiview images with Large Language Models (LLMs). Besides, we designed and employed negative instructions to mitigate LVLMs' bias towards ``Yes" responses. Comprehensive experiments demonstrate the effectiveness of our method.