ImageChain: Advancing Sequential Image-to-Text Reasoning in Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2502.19409v2 📥 PDF

作者: Danae Sánchez Villegas, Ingo Ziegler, Desmond Elliott

分类: cs.CV, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-02-26 (更新: 2025-06-11)

备注: Code, dataset, and checkpoints are publicly available at https://github.com/danaesavi/ImageChain; v2: added human annotation study to validate SimRate

💡 一句话要点

ImageChain：通过多轮对话增强多模态大语言模型中的序列图像到文本推理能力

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

关键词: 多模态大语言模型 序列图像推理 多轮对话 下一场景描述 时间依赖性

📋 核心要点

  1. 现有的多模态大语言模型难以有效处理图像序列，无法捕捉图像间的时间依赖关系和叙事结构。
  2. ImageChain将图像序列建模为多轮对话，通过交错排列图像和文本描述，显式地捕捉时间依赖性。
  3. ImageChain在下一场景描述任务上取得了显著提升，SimRate指标平均提升3.7%到19%，并展现了强大的零样本跨域性能。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型(MLLM)在处理图像序列推理方面仍然面临挑战。尽管最近的模型在预训练期间整合了多图像数据，但它们仍然难以识别序列结构，通常将图像视为独立个体。本文提出了ImageChain，一个通过将视觉序列建模为多轮对话来增强MLLM对图像数据进行序列推理能力的框架。在ImageChain中，图像与相应的文本描述交错排列，形成一个可控的对话，显式地捕捉时间依赖性和叙事进展。我们的方法针对下一场景描述任务进行了优化，模型根据先前的视觉和文本线索生成对即将到来的场景的上下文感知描述。实验表明，我们的方法提高了下一场景描述任务的性能，在SimRate指标上平均提高了3.7%到19%，该指标量化了与人工标注的真实值的语义相似性。此外，ImageChain在漫画到机器人等应用中实现了强大的零样本跨域性能。大量的实验验证了多模态、多轮对话设计中的指令调优是弥合静态图像理解和时间感知推理之间差距的关键。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态大语言模型在处理图像序列时，通常将图像视为独立的个体，忽略了图像之间的时间依赖关系和叙事结构。这导致模型难以进行序列推理，例如预测下一场景的内容或理解故事的发展。

核心思路：ImageChain的核心思路是将图像序列转化为多轮对话，通过在图像之间插入相应的文本描述，显式地建模图像之间的时间依赖关系。这种方法使得模型能够更好地理解图像序列的上下文信息，从而提高序列推理能力。

技术框架：ImageChain框架主要包含以下几个步骤：1) 将图像序列和对应的文本描述进行交错排列，形成一个多轮对话；2) 使用多模态大语言模型对该对话进行处理，生成下一场景的描述；3) 使用特定的损失函数对模型进行优化，使其能够更好地捕捉图像序列中的时间依赖关系。

关键创新：ImageChain的关键创新在于将图像序列建模为多轮对话，这种方法能够显式地建模图像之间的时间依赖关系，从而提高模型的序列推理能力。与以往的方法相比，ImageChain不需要对模型进行复杂的结构修改，只需要通过指令调优即可实现显著的性能提升。

关键设计：ImageChain的关键设计包括：1) 使用SimRate指标来评估模型生成的下一场景描述的质量；2) 使用对比学习损失函数来优化模型，使其能够更好地捕捉图像序列中的时间依赖关系；3) 在多个数据集上进行实验，包括漫画、视频和机器人等领域，以验证ImageChain的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ImageChain在下一场景描述任务上取得了显著的性能提升，SimRate指标平均提升了3.7%到19%。此外，ImageChain在漫画、视频和机器人等多个领域都展现了强大的零样本跨域性能，表明其具有良好的泛化能力。这些实验结果验证了ImageChain的有效性和实用性。

🎯 应用场景

ImageChain具有广泛的应用前景，例如可以应用于视频理解、故事生成、机器人导航等领域。在视频理解方面，ImageChain可以帮助模型更好地理解视频的内容和情节发展；在故事生成方面，ImageChain可以帮助模型生成更加连贯和有趣的故事；在机器人导航方面，ImageChain可以帮助机器人更好地理解周围环境的变化，从而实现更加智能的导航。

📄 摘要（原文）

Reasoning over sequences of images remains a challenge for multimodal large language models (MLLMs). While recent models incorporate multi-image data during pre-training, they still struggle to recognize sequential structures, often treating images independently. This work introduces ImageChain, a framework that enhances MLLMs with sequential reasoning capabilities over image data by modeling visual sequences as a multi-turn conversation. In ImageChain, images are interleaved with corresponding textual descriptions to form a controlled dialogue that explicitly captures temporal dependencies and narrative progression. Our method optimizes for the task of next-scene description, where the model generates a context-aware description of an upcoming scene based on preceding visual and textual cues. We demonstrate that our approach improves performance on the next-scene description task -- achieving an average improvement from 3.7% to 19% in SimRate, a metric that quantifies semantic similarity to human-annotated ground truths. Moreover, ImageChain achieves robust zero-shot out-of-domain performance in applications ranging from comics to robotics. Extensive experiments validate that instruction-tuning in a multimodal, multi-turn conversation design is key to bridging the gap between static image understanding and temporally-aware reasoning.