Vision-Speech Models: Teaching Speech Models to Converse about Images
作者: Amélie Royer, Moritz Böhle, Gabriel de Marmiesse, Laurent Mazaré, Neil Zeghidour, Alexandre Défossez, Patrick Pérez
分类: cs.CV
发布日期: 2025-03-19
💡 一句话要点
提出MoshiVis，赋予语音模型视觉理解能力，实现图像相关的语音对话
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉-语音模型 语音LLM 多模态学习 参数高效微调 动态门控 图像理解 语音对话
📋 核心要点
- 现有的图像-语音数据集稀缺，且推理时需要保证实时性，同时模型需要保留语音的韵律特征，这些都给构建视觉-语音对话模型带来了挑战。
- 本文提出MoshiVis，通过轻量级适配模块将视觉信息融入语音LLM Moshi，并使用动态门控机制来控制视觉信息的使用。
- 通过混合图像-文本和图像-语音数据进行参数高效的微调，并在下游视觉理解任务上进行了评估，展示了MoshiVis的有效性。
📝 摘要（中文）
视觉-语言模型取得了显著成功，本文探讨了如何将视觉理解能力赋予预训练的语音模型，从而构建能够自由地进行图像相关对话的多模态语音模型。构建这种对话式视觉-语音模型面临着独特的挑战：(i)配对的图像-语音数据集比图像-文本数据集稀缺得多；(ii)确保推理时的实时延迟至关重要，因此带来了计算和内存的约束；(iii)模型应保留韵律特征（例如，说话者语气），这些特征无法仅从文本中推断出来。本文介绍了MoshiVis，通过轻量级适配模块，利用视觉输入增强了最近的对话语音LLM Moshi。额外的动态门控机制使模型能够更容易地在视觉输入和不相关的对话主题之间切换。为了降低训练成本，我们设计了一个简单的一阶段、参数高效的微调流程，其中我们利用了图像-文本（即“无语音”）和图像-语音样本的混合。我们在下游视觉理解任务中评估了该模型，使用音频和文本提示，并报告了与MoshiVis交互的定性样本。我们的推理代码以及用于音频评估的图像-语音数据将公开。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何赋予预训练语音模型视觉理解能力，使其能够像视觉-语言模型一样，进行图像相关的语音对话。现有方法要么依赖大量的图像-语音配对数据，而这类数据非常稀缺，要么无法保证推理的实时性，或者无法保留语音的韵律特征。
核心思路：论文的核心思路是通过轻量级的适配模块，将视觉信息融入到预训练的语音LLM（Moshi）中，并设计动态门控机制来控制视觉信息的使用。这种方法可以在不显著增加计算量的情况下，赋予语音模型视觉理解能力，并保留语音的韵律特征。
技术框架：MoshiVis的整体框架是在预训练的语音LLM Moshi的基础上，添加视觉适配模块和动态门控机制。视觉适配模块负责将视觉信息编码成与语音LLM兼容的表示，动态门控机制则根据上下文信息，决定是否使用视觉信息。训练过程采用一阶段、参数高效的微调流程，混合使用图像-文本和图像-语音数据。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一种轻量级的视觉适配模块，可以在不显著增加计算量的情况下，将视觉信息融入语音LLM；2) 设计了一种动态门控机制，可以根据上下文信息，灵活地控制视觉信息的使用；3) 提出了一种参数高效的微调流程，可以利用图像-文本数据来弥补图像-语音数据的不足。
关键设计：视觉适配模块的具体结构未知，但强调了其轻量级特性。动态门控机制的具体实现方式未知，但其作用是根据上下文信息，动态地调整视觉信息的权重。微调流程的关键在于混合使用图像-文本和图像-语音数据，具体比例和损失函数的设计未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在下游视觉理解任务上评估了MoshiVis，并报告了与MoshiVis交互的定性样本。虽然没有给出具体的性能数据，但强调了MoshiVis能够理解图像内容并进行相关的语音对话。此外，论文还公开了推理代码和用于音频评估的图像-语音数据，方便其他研究者复现和改进。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能助手、语音搜索、图像描述等领域。例如，用户可以通过语音与智能助手交流图像内容，或者通过语音搜索与图像相关的语音信息。未来，该技术有望实现更自然、更智能的人机交互。
📄 摘要（原文）
The recent successes of Vision-Language models raise the question of how to equivalently imbue a pretrained speech model with vision understanding, an important milestone towards building a multimodal speech model able to freely converse about images. Building such a conversational Vision-Speech model brings its unique challenges: (i) paired image-speech datasets are much scarcer than their image-text counterparts, (ii) ensuring real-time latency at inference is crucial thus bringing compute and memory constraints, and (iii) the model should preserve prosodic features (e.g., speaker tone) which cannot be inferred from text alone. In this work, we introduce MoshiVis, augmenting a recent dialogue speech LLM, Moshi, with visual inputs through lightweight adaptation modules. An additional dynamic gating mechanism enables the model to more easily switch between the visual inputs and unrelated conversation topics. To reduce training costs, we design a simple one-stage, parameter-efficient fine-tuning pipeline in which we leverage a mixture of image-text (i.e., "speechless") and image-speech samples. We evaluate the model on downstream visual understanding tasks with both audio and text prompts, and report qualitative samples of interactions with MoshiVis. Our inference code will be made available, as well as the image-speech data used for audio evaluation.