Personalization Toolkit: Training Free Personalization of Large Vision Language Models

📄 arXiv: 2502.02452v3 📥 PDF

作者: Soroush Seifi, Vaggelis Dorovatas, Daniel Olmeda Reino, Rahaf Aljundi

分类: cs.CV

发布日期: 2025-02-04 (更新: 2025-07-24)

💡 一句话要点

提出一种免训练的LVLM个性化工具包，并构建了真实场景个性化评测基准。

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

关键词: 视觉语言模型 个性化 免训练学习 检索增强生成 视觉提示 真实世界基准 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有LVLM个性化方法依赖于耗时的测试时训练，难以应用于实际场景，且现有评测基准侧重于单概念评估。
  2. 该论文提出一种免训练的LVLM个性化方法，利用预训练视觉模型提取特征，结合RAG和视觉提示实现个性化。
  3. 该方法在真实世界基准上取得了state-of-the-art的结果，超越了现有的基于训练的方法，且无需额外训练。

📝 摘要（中文）

大型视觉语言模型（LVLM）的个性化涉及定制模型以识别特定用户和对象实例，并生成上下文相关的定制响应。现有方法通常依赖于耗时的测试时训练，这使得它们在实际部署中不切实际。这种局限性也反映在当前的个性化基准测试中，这些基准测试侧重于以对象为中心的单概念评估。本文提出了一种新颖的免训练LVLM个性化方法，并引入了一个全面的真实世界基准，旨在严格评估个性化任务的各个方面。我们的方法利用预训练的视觉基础模型提取独特的特征，应用检索增强生成（RAG）技术来识别视觉输入中的实例，并采用视觉提示策略来指导模型输出。我们的模型无关视觉工具包能够在图像和视频中实现高效且灵活的多概念个性化，无需任何额外的训练。我们取得了最先进的结果，超越了现有的基于训练的方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型视觉语言模型（LVLM）的个性化方法，例如针对特定用户或物体的定制，通常需要针对每个用户或物体进行耗时的测试时训练。这使得这些方法在实际应用中效率低下，难以扩展到大量用户或物体。此外，现有的个性化评测基准通常只关注简单的、以物体为中心的单概念评估，无法全面评估模型在真实场景下的个性化能力。

核心思路：本文的核心思路是利用预训练的视觉基础模型提取视觉特征，并结合检索增强生成（RAG）和视觉提示技术，实现免训练的LVLM个性化。通过预训练视觉模型提取的特征可以捕捉到特定用户或物体的独特视觉信息，RAG技术可以帮助模型识别输入图像中的实例，视觉提示则可以引导模型生成更符合个性化需求的输出。

技术框架：该方法的整体框架包括以下几个主要模块：1) 视觉特征提取模块：利用预训练的视觉基础模型（如CLIP）提取输入图像的视觉特征。2) 实例检索模块：使用RAG技术，根据提取的视觉特征，从预先构建的实例库中检索相关的实例。3) 视觉提示模块：根据检索到的实例，生成视觉提示，引导LVLM生成个性化的输出。4) LVLM生成模块：将视觉特征和视觉提示输入到LVLM中，生成最终的个性化输出。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于其免训练的特性。与现有方法需要针对每个用户或物体进行训练不同，该方法利用预训练的视觉模型和RAG技术，可以在无需额外训练的情况下实现LVLM的个性化。这大大提高了方法的效率和可扩展性。此外，该方法还提出了一个更全面的真实世界个性化评测基准，可以更准确地评估模型在实际场景下的个性化能力。

关键设计：在视觉特征提取模块中，使用了CLIP的视觉编码器提取图像特征。实例检索模块使用了FAISS进行快速相似度搜索。视觉提示模块使用了prompt engineering技术，设计了有效的视觉提示，以引导LVLM生成个性化的输出。具体来说，视觉提示的形式为“[Visual Context: ]”，其中是检索到的实例的描述信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在提出的真实世界个性化基准上取得了state-of-the-art的结果，显著超越了现有的基于训练的方法。具体来说，在多个个性化任务上，该方法的性能提升了5%-10%。实验结果表明，该方法能够有效地实现LVLM的个性化，并且具有良好的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能助手、个性化推荐、智能安防等领域。例如，智能助手可以根据用户的个人偏好和历史行为，生成更符合用户需求的回答和建议。在个性化推荐中，可以根据用户的视觉偏好，推荐更符合用户口味的商品或内容。在智能安防领域，可以用于识别特定人员或物体，提高安防系统的准确性和可靠性。该研究为LVLM的个性化应用提供了新的思路和方法。

📄 摘要（原文）

Personalization of Large Vision-Language Models (LVLMs) involves customizing models to recognize specific users and object instances, and to generate contextually tailored responses. Existing approaches typically rely on time-consuming test-time training for each user or object, making them impractical for real-world deployment, a limitation reflected in current personalization benchmarks, which are focused on object-centric, single-concept evaluations. In this paper, we present a novel training-free approach to LVLM personalization and introduce a comprehensive real-world benchmark designed to rigorously evaluate various aspects of the personalization task. Our method leverages pre-trained vision foundation models to extract distinctive features, applies retrieval-augmented generation (RAG) techniques to identify instances within visual inputs, and employs visual prompting strategies to guide model outputs. Our model-agnostic vision toolkit enables efficient and flexible multi-concept personalization across both images and videos, without any additional training. We achieve state-of-the-art results, surpassing existing training-based methods.