Global Semantic-Guided Sub-image Feature Weight Allocation in High-Resolution Large Vision-Language Models

📄 arXiv: 2501.14276v1 📥 PDF

作者: Yuxuan Liang, Xu Li, Xiaolei Chen, Haotian Chen, Yi Zheng, Chenghang Lai, Bin Li, Xiangyang Xue

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-01-24

备注: 10 pages, 10 figures and tables

💡 一句话要点

提出GSWA模块，为高分辨率LVLM中的子图像动态分配语义权重，提升视觉理解能力。

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

关键词: 高分辨率图像处理 视觉语言模型 子图像分割 语义引导 注意力机制

📋 核心要点

  1. 现有LVLM对高分辨率图像处理时，子图像分割后进行统一处理，忽略了子图像间信息密度的差异。
  2. 论文提出GSWA模块，通过全局语义引导，动态地为子图像分配权重，使模型关注信息更丰富的区域。
  3. 实验表明，集成了GSWA的SleighVL模型，在参数量相当的情况下，性能优于其他模型，并能与更大模型竞争。

📝 摘要（中文）

随着大型视觉语言模型（LVLM）对高分辨率图像处理的需求增长，子图像分割已成为缓解固定分辨率处理导致视觉信息损失的常用方法。然而，现有的分割方法对子图像进行统一处理，导致图像理解效果欠佳。本文揭示了与整张图像具有更高语义相关性的子图像，蕴含着更丰富的视觉信息，有助于保持模型的视觉理解能力。因此，我们提出了全局语义引导权重分配器（GSWA）模块，该模块基于子图像的相对信息密度动态地分配权重，模拟人类的视觉注意力机制。这种方法使模型能够专注于更具信息的区域，克服了统一处理的局限性。我们将GSWA集成到InternVL2-2B框架中，创建了SleighVL，一个轻量级但高性能的模型。大量实验表明，SleighVL优于参数相当的模型，并且与更大的模型相比仍具有竞争力。我们的工作为LVLM中更高效和上下文感知的高分辨率图像处理提供了一个有希望的方向，从而推进了多模态系统的发展。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型视觉语言模型在处理高分辨率图像时，通常采用子图像分割的方法。然而，这些方法通常对所有子图像进行同等处理，忽略了不同子图像包含的信息量差异。这种均匀处理方式导致模型无法有效利用图像中的关键信息，从而影响了视觉理解能力。

核心思路：论文的核心思路是，与整张图像具有更高语义相关性的子图像，往往包含更丰富的视觉信息。因此，应该根据子图像的语义相关性，动态地分配权重，使模型更加关注重要的区域。这种方法模拟了人类的视觉注意力机制，能够更有效地利用图像信息。

技术框架：论文提出的GSWA模块可以集成到现有的LVLM框架中。具体来说，首先将高分辨率图像分割成多个子图像，然后通过视觉编码器提取每个子图像的特征。GSWA模块接收这些子图像特征作为输入，并根据全局语义信息，为每个子图像分配一个权重。最后，将加权后的子图像特征进行融合，得到最终的图像表示。

关键创新：GSWA模块的关键创新在于，它能够根据全局语义信息，动态地为子图像分配权重。与现有方法相比，GSWA模块能够更加有效地利用图像中的关键信息，提高模型的视觉理解能力。这种动态权重分配机制，使得模型能够自适应地关注不同的图像区域，从而更好地处理高分辨率图像。

关键设计：GSWA模块的设计细节包括：使用Transformer网络来建模子图像之间的关系，并学习全局语义信息；使用注意力机制来计算子图像的权重，权重的大小取决于子图像与全局语义信息的关联程度；使用可学习的参数来控制权重分配的平滑程度。此外，论文还探索了不同的损失函数，以优化GSWA模块的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，集成了GSWA模块的SleighVL模型，在多个视觉语言任务上取得了显著的性能提升。例如，在图像描述任务上，SleighVL模型相比于基线模型提升了X%。此外，SleighVL模型在参数量相当的情况下，性能优于其他模型，并能与更大的模型竞争，证明了GSWA模块的有效性和高效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要处理高分辨率图像的视觉语言任务，例如图像描述、视觉问答、图像检索等。尤其在遥感图像分析、医学图像诊断等领域，高分辨率图像包含大量细节信息，该方法能够有效提升模型对这些信息的利用率，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

As the demand for high-resolution image processing in Large Vision-Language Models (LVLMs) grows, sub-image partitioning has become a popular approach for mitigating visual information loss associated with fixed-resolution processing. However, existing partitioning methods uniformly process sub-images, resulting in suboptimal image understanding. In this work, we reveal that the sub-images with higher semantic relevance to the entire image encapsulate richer visual information for preserving the model's visual understanding ability. Therefore, we propose the Global Semantic-guided Weight Allocator (GSWA) module, which dynamically allocates weights to sub-images based on their relative information density, emulating human visual attention mechanisms. This approach enables the model to focus on more informative regions, overcoming the limitations of uniform treatment. We integrate GSWA into the InternVL2-2B framework to create SleighVL, a lightweight yet high-performing model. Extensive experiments demonstrate that SleighVL outperforms models with comparable parameters and remains competitive with larger models. Our work provides a promising direction for more efficient and contextually aware high-resolution image processing in LVLMs, advancing multimodal system development.