Visual Position Prompt for MLLM based Visual Grounding

📄 arXiv: 2503.15426v4 📥 PDF

作者: Wei Tang, Yanpeng Sun, Qinying Gu, Zechao Li

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-03-19 (更新: 2025-07-16)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

VPP-LLaVA：通过视觉位置提示增强MLLM的视觉定位能力

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

关键词: 视觉定位 多模态大语言模型 视觉位置提示 空间感知 零样本学习

📋 核心要点

  1. 现有的MLLM在视觉定位任务中表现不佳，主要原因是缺乏明确的空间参考和对细粒度空间细节的关注不足。
  2. 论文提出VPP-LLaVA，通过全局和局部视觉位置提示(VPP)机制，为MLLM提供结构化的空间线索和位置感知查询，增强定位能力。
  3. VPP-LLaVA在标准视觉定位基准测试中取得了SOTA结果，并展示了对未见数据集的强大零样本泛化能力，证明了VPP的有效性。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型(MLLM)在各种图像相关任务中表现出色，但在精确对齐图像内的坐标与空间信息方面面临挑战，尤其是在视觉定位等位置感知任务中。这种局限性源于两个关键因素：MLLM缺乏明确的空间参考，难以将文本描述与精确的图像位置相关联；其特征提取过程优先考虑全局上下文而非细粒度的空间细节，导致定位能力较弱。为了解决这些问题，我们引入了VPP-LLaVA，这是一种通过视觉位置提示(VPP)增强的MLLM，以提高其定位能力。VPP-LLaVA集成了两种互补机制：全局VPP将可学习的轴状张量叠加到输入图像上，以提供结构化的空间线索，而局部VPP则结合了位置感知查询，以支持细粒度的定位。为了有效地利用空间指导训练我们的模型，我们进一步引入了VPP-SFT，这是一个包含60万个高质量视觉定位样本的精选数据集。它采用紧凑的格式设计，可实现高效的训练，并且比其他MLLM使用的数据集（例如MiniGPT-v2中的约2100万个样本）小得多，但仍然提供了强大的性能提升。由此产生的模型VPP-LLaVA不仅在标准视觉定位基准测试中取得了最先进的结果，而且还展示了对具有挑战性的未见数据集的强大零样本泛化能力。代码和数据集可在https://github.com/WayneTomas/VPP-LLaVA获得。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态大型语言模型(MLLM)在视觉定位任务中，难以将文本描述与图像中的精确位置对应起来。这是因为它们缺乏明确的空间参考，并且特征提取过程更侧重于全局上下文，而忽略了细粒度的空间信息，导致定位精度不足。

核心思路：论文的核心思路是通过引入视觉位置提示(Visual Position Prompt, VPP)来增强MLLM的空间感知能力。VPP旨在为模型提供显式的空间线索，使其能够更好地理解和利用图像中的位置信息，从而提高视觉定位的准确性。

技术框架：VPP-LLaVA的整体框架包括以下几个主要模块：1) 图像编码器：用于提取图像的视觉特征。2) 全局VPP：将可学习的轴状张量叠加到输入图像上，提供全局的空间坐标信息。3) 局部VPP：结合位置感知查询，关注图像的局部区域，进行细粒度的定位。4) 语言模型：接收视觉特征和文本描述，生成定位结果。整个流程是，图像经过编码器提取特征后，与全局和局部VPP结合，然后输入到语言模型中进行处理，最终输出定位结果。

关键创新：论文的关键创新在于提出了视觉位置提示(VPP)的概念，并设计了全局VPP和局部VPP两种互补的机制。全局VPP提供整体的空间坐标信息，而局部VPP则关注局部区域的细节。这种结合的方式能够有效地提高MLLM的视觉定位能力。与现有方法相比，VPP不需要对模型进行大量的修改，可以很容易地集成到现有的MLLM框架中。

关键设计：全局VPP使用可学习的轴状张量，其维度与图像特征的维度相同，通过叠加的方式将空间信息引入到图像特征中。局部VPP则使用位置感知查询，这些查询向量与图像的局部区域相关联，用于提取局部区域的特征。VPP-SFT数据集包含60万个高质量的视觉定位样本，用于训练模型。损失函数采用标准的交叉熵损失函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

VPP-LLaVA在标准视觉定位基准测试中取得了state-of-the-art的结果，证明了VPP的有效性。更重要的是，VPP-LLaVA在具有挑战性的未见数据集上表现出强大的零样本泛化能力，表明该方法具有良好的鲁棒性和泛化性能。此外，VPP-SFT数据集仅包含60万个样本，远小于其他MLLM使用的数据集，但仍然能够提供强大的性能提升，体现了VPP的高效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人导航、自动驾驶、图像编辑、目标检测、虚拟现实等领域。例如，在机器人导航中，VPP-LLaVA可以帮助机器人理解人类的指令，准确地定位目标物体，从而实现更智能的交互。在自动驾驶中，可以提升车辆对交通标志和行人位置的感知能力，提高驾驶安全性。该技术具有很高的实际应用价值和广阔的发展前景。

📄 摘要（原文）

Although Multimodal Large Language Models (MLLMs) excel at various image-related tasks, they encounter challenges in precisely aligning coordinates with spatial information within images, particularly in position-aware tasks such as visual grounding. This limitation arises from two key factors. First, MLLMs lack explicit spatial references, making it difficult to associate textual descriptions with precise image locations. Second, their feature extraction processes prioritize global context over fine-grained spatial details, leading to weak localization capability. To address these issues, we introduce VPP-LLaVA, an MLLM enhanced with Visual Position Prompt (VPP) to improve its grounding capability. VPP-LLaVA integrates two complementary mechanisms: the global VPP overlays a learnable, axis-like tensor onto the input image to provide structured spatial cues, while the local VPP incorporates position-aware queries to support fine-grained localization.To effectively train our model with spatial guidance, we further introduce VPP-SFT, a curated dataset of 0.6M high-quality visual grounding samples. Designed in a compact format, it enables efficient training and is significantly smaller than datasets used by other MLLMs (e.g., ~21M samples in MiniGPT-v2), yet still provides a strong performance boost. The resulting model, VPP-LLaVA, not only achieves state-of-the-art results on standard visual grounding benchmarks but also demonstrates strong zero-shot generalization to challenging unseen datasets. The code and dataset are available at https://github.com/WayneTomas/VPP-LLaVA.