CutPaste&Find: Efficient Multimodal Hallucination Detector with Visual-aid Knowledge Base

📄 arXiv: 2502.12591v2 📥 PDF

作者: Cong-Duy Nguyen, Xiaobao Wu, Duc Anh Vu, Shuai Zhao, Thong Nguyen, Anh Tuan Luu

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-02-18 (更新: 2025-08-05)

💡 一句话要点

提出CutPaste&Find，利用视觉辅助知识库高效检测多模态幻觉

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

关键词: 多模态幻觉检测 视觉语言模型 知识库 零样本学习 视觉推理

📋 核心要点

  1. 现有LVLM幻觉检测方法依赖昂贵API和迭代LVLM推理，不适用于大规模或离线场景。
  2. CutPaste&Find利用视觉辅助知识库，通过现成的视觉和语言模块进行多步骤验证，无需LVLM推理。
  3. 实验表明，CutPaste&Find在幻觉检测性能上具有竞争力，同时显著提高了效率和降低了成本。

📝 摘要（中文）

大型视觉语言模型(LVLMs)展现了令人印象深刻的多模态推理能力，但它们仍然容易产生幻觉，特别是对象幻觉，即在生成的描述中捏造不存在的对象或不正确的属性。现有的检测方法虽然性能强大，但严重依赖昂贵的API调用和基于LVLM的迭代验证，这使得它们不适用于大规模或离线使用。为了解决这些局限性，我们提出了CutPaste&Find，这是一个轻量级且无需训练的框架，用于检测LVLM生成的输出中的幻觉。我们的方法利用现成的视觉和语言模块来执行多步骤验证，而无需LVLM推理，从而提高效率。该框架的核心是一个视觉辅助知识库，它编码了丰富的实体-属性关系和相关的图像表示。我们引入了一个缩放因子来细化相似度分数，从而缓解了即使对于ground-truth图像-文本对，次优对齐值的问题。在包括POPE和R-Bench在内的基准数据集上的全面评估表明，CutPaste&Find在实现具有竞争力的幻觉检测性能的同时，比以前的方法效率更高且成本效益更高。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型视觉语言模型（LVLMs）生成文本时出现的对象幻觉问题，即生成描述中包含不存在的对象或错误的属性。现有方法主要依赖于昂贵的API调用和基于LVLM的迭代验证，计算成本高昂，不适用于大规模或离线应用。

核心思路：论文的核心思路是利用现成的（off-the-shelf）视觉和语言模块，构建一个轻量级且无需训练的幻觉检测框架。通过构建视觉辅助知识库，编码丰富的实体-属性关系和图像表示，避免直接依赖LVLM进行验证，从而降低计算成本。

技术框架：CutPaste&Find框架包含以下主要模块：1) 视觉辅助知识库：存储实体-属性关系和对应的图像表示。2) 视觉和语言模块：利用预训练的视觉和语言模型提取图像和文本特征。3) 多步骤验证模块：通过比较生成文本中提到的对象与知识库中的信息，判断是否存在幻觉。具体流程包括：首先，从生成文本中提取实体和属性；然后，在知识库中查找对应的图像表示；最后，计算生成图像与知识库图像的相似度，并根据相似度判断是否存在幻觉。

关键创新：该方法最重要的创新点在于其轻量级和无需训练的特性。与现有方法相比，CutPaste&Find避免了昂贵的LVLM推理和迭代验证，显著提高了效率和降低了成本。此外，引入的视觉辅助知识库能够提供更丰富的上下文信息，从而更准确地检测幻觉。

关键设计：论文引入了一个缩放因子来细化相似度分数。即使对于ground-truth图像-文本对，直接计算的相似度也可能存在次优对齐值。通过缩放因子，可以更好地校准相似度分数，提高幻觉检测的准确性。具体的缩放因子计算方法和数值选择在论文中有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CutPaste&Find在POPE和R-Bench等基准数据集上进行了评估，实验结果表明，该方法在幻觉检测性能上具有竞争力，同时显著提高了效率和降低了成本。具体的性能数据和提升幅度在论文中有详细描述（未知），但总体而言，CutPaste&Find为LVLM幻觉检测提供了一种高效且实用的解决方案。

🎯 应用场景

CutPaste&Find可应用于各种需要验证LVLM生成内容真实性的场景，例如自动报告生成、图像描述生成、对话系统等。该方法能够有效降低幻觉带来的风险，提高生成内容的可靠性和实用性，并可用于大规模内容审核和质量控制。

📄 摘要（原文）

Large Vision-Language Models (LVLMs) have demonstrated impressive multimodal reasoning capabilities, but they remain susceptible to hallucination, particularly object hallucination where non-existent objects or incorrect attributes are fabricated in generated descriptions. Existing detection methods achieve strong performance but rely heavily on expensive API calls and iterative LVLM-based validation, making them impractical for large-scale or offline use. To address these limitations, we propose CutPaste\&Find, a lightweight and training-free framework for detecting hallucinations in LVLM-generated outputs. Our approach leverages off-the-shelf visual and linguistic modules to perform multi-step verification efficiently without requiring LVLM inference. At the core of our framework is a Visual-aid Knowledge Base that encodes rich entity-attribute relationships and associated image representations. We introduce a scaling factor to refine similarity scores, mitigating the issue of suboptimal alignment values even for ground-truth image-text pairs. Comprehensive evaluations on benchmark datasets, including POPE and R-Bench, demonstrate that CutPaste\&Find achieves competitive hallucination detection performance while being significantly more efficient and cost-effective than previous methods.