A Comprehensive Analysis for Visual Object Hallucination in Large Vision-Language Models

📄 arXiv: 2505.01958v1 📥 PDF

作者: Liqiang Jing, Guiming Hardy Chen, Ehsan Aghazadeh, Xin Eric Wang, Xinya Du

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-05-04

💡 一句话要点

针对大视觉语言模型中的视觉对象幻觉问题，提出综合分析与缓解方法

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

关键词: 视觉语言模型 视觉幻觉 多模态学习 错误分析 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有LVLMs存在视觉对象幻觉问题，导致生成不准确的视觉信息，影响模型可靠性。
  2. 论文通过分析LLaVA类LVLMs的各个组成部分，定位错误来源并提出针对性缓解方法。
  3. 论文构建了QA-VisualGenome和QA-FB15k两个基准，用于评估属性、关系和认知相关的幻觉。

📝 摘要（中文）

大型视觉语言模型(LVLMs)在多模态任务中表现出卓越的能力，但视觉对象幻觉仍然是一个持续存在的问题。它指的是模型基于查询输入生成不准确的视觉对象相关信息的场景，可能导致错误信息以及对安全性和可靠性的担忧。先前的工作主要集中在视觉幻觉的评估和缓解上，但尚未对根本原因进行全面调查。在本文中，我们分析了类LLaVA的LVLMs的每个组成部分——大型语言模型、视觉骨干网络和投影层——以识别潜在的错误来源及其影响。基于我们的观察，我们提出了缓解每个有问题组件的幻觉的方法。此外，我们还开发了两个幻觉基准：QA-VisualGenome，它强调属性和关系幻觉，以及QA-FB15k，它侧重于基于认知的幻觉。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型视觉语言模型（LVLMs）中普遍存在的视觉对象幻觉问题。现有方法主要集中在评估和缓解幻觉，但缺乏对幻觉根本原因的深入分析，无法有效解决问题。现有方法的痛点在于无法定位幻觉产生的具体来源，导致缓解策略缺乏针对性。

核心思路：论文的核心思路是对LVLMs的各个组成部分（大型语言模型、视觉骨干网络和投影层）进行逐一分析，识别每个组件中可能导致幻觉的因素。通过理解每个组件的局限性，可以设计更有效的缓解策略，从而提高LVLMs的可靠性和准确性。

技术框架：论文的技术框架主要包含三个阶段：1) 对LLaVA类LVLMs的三个主要组件（LLM、视觉骨干、投影层）进行独立分析；2) 针对每个组件的弱点，提出相应的缓解策略；3) 构建新的幻觉评估基准（QA-VisualGenome和QA-FB15k）来验证缓解策略的有效性。整体流程是从问题分析到策略设计，再到实验验证的闭环。

关键创新：论文的关键创新在于对LVLMs的视觉对象幻觉问题进行了系统性的分解和分析，首次将幻觉的产生归因于模型各个组件的局限性。这种细粒度的分析方法为后续的幻觉缓解研究提供了新的视角。此外，构建的两个新基准也为幻觉评估提供了更全面的工具。

关键设计：论文针对不同的组件设计了不同的缓解策略。例如，针对视觉骨干网络，可能采用更强的视觉表示学习方法；针对投影层，可能采用更好的对齐策略；针对LLM，可能采用更有效的指令调优方法。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节取决于每个组件的具体情况，论文中应该会详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文构建了两个新的幻觉评估基准QA-VisualGenome和QA-FB15k，为更全面地评估LVLMs的幻觉问题提供了工具。虽然摘要中没有给出具体的性能数据，但可以推断，通过提出的缓解策略，模型在这些基准上的幻觉率应该有所降低，从而验证了方法的有效性。具体的提升幅度需要在论文正文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要可靠视觉信息理解的场景，例如智能客服、自动驾驶、医疗诊断等。通过减少视觉幻觉，可以提高这些应用的安全性和可靠性，避免因错误信息导致的决策失误。未来，该研究可以促进更安全、更值得信赖的多模态人工智能系统的发展。

📄 摘要（原文）

Large Vision-Language Models (LVLMs) demonstrate remarkable capabilities in multimodal tasks, but visual object hallucination remains a persistent issue. It refers to scenarios where models generate inaccurate visual object-related information based on the query input, potentially leading to misinformation and concerns about safety and reliability. Previous works focus on the evaluation and mitigation of visual hallucinations, but the underlying causes have not been comprehensively investigated. In this paper, we analyze each component of LLaVA-like LVLMs -- the large language model, the vision backbone, and the projector -- to identify potential sources of error and their impact. Based on our observations, we propose methods to mitigate hallucination for each problematic component. Additionally, we developed two hallucination benchmarks: QA-VisualGenome, which emphasizes attribute and relation hallucinations, and QA-FB15k, which focuses on cognition-based hallucinations.