Understand, Think, and Answer: Advancing Visual Reasoning with Large Multimodal Models

📄 arXiv: 2505.20753v1 📥 PDF

作者: Yufei Zhan, Hongyin Zhao, Yousong Zhu, Shurong Zheng, Fan Yang, Ming Tang, Jinqiao Wang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-05-27

备注: Tech report

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Griffon-R，通过统一的视觉推理机制提升LMMs在复杂视觉推理任务上的性能。

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

关键词: 视觉推理 大型多模态模型 组合推理 视觉问答 指令学习

📋 核心要点

  1. 现有LMMs在组合推理方面存在不足，难以有效整合特定任务能力，阻碍了其在通用视觉模型方向上的发展。
  2. 提出一种统一的视觉推理机制，模拟人类的理解-思考-回答过程，使LMMs能够在单次前向传播中完成复杂推理。
  3. 构建包含334K样本的视觉指令数据集，训练的Griffon-R模型在VSR、CLEVR、MMBench和ScienceQA等基准测试中表现出色。

📝 摘要（中文）

大型多模态模型(LMMs)最近在视觉语言和以视觉为中心的任务中表现出卓越的视觉理解能力。然而，它们在整合用于组合推理的高级、特定于任务的能力方面常常不足，这阻碍了它们发展成为真正有能力的通用视觉模型。为了解决这个问题，我们提出了一种统一的视觉推理机制，使LMMs能够通过利用其内在能力(例如，基础和视觉理解能力)来解决复杂的组合问题。与之前的捷径学习机制不同，我们的方法引入了一种类似人类的理解-思考-回答过程，允许模型在单次前向传播中完成所有步骤，而无需多次推理或外部工具。这种设计弥合了基础视觉能力和通用问答之间的差距，鼓励LMMs为复杂的视觉推理生成忠实且可追溯的响应。同时，我们策划了334K个视觉指令样本，涵盖一般场景和富文本场景，并涉及多个基础视觉能力。我们训练的模型Griffon-R具有端到端的自动理解、自我思考和推理答案的能力。综合实验表明，Griffon-R不仅在包括VSR和CLEVR在内的复杂视觉推理基准上取得了领先的性能，而且还增强了MMBench和ScienceQA等各种基准上的多模态能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型多模态模型（LMMs）在复杂视觉推理任务中表现不足的问题。现有LMMs虽然在视觉理解方面取得了进展，但在组合推理和整合特定任务能力方面存在局限性，导致其难以处理需要多步骤推理和理解的任务。现有方法往往依赖于捷径学习或需要多次推理和外部工具，效率较低且难以保证推理过程的可靠性。

核心思路：论文的核心思路是模拟人类的视觉推理过程，即“理解-思考-回答”。通过引入这种类似人类的推理流程，模型能够更好地理解输入图像和问题，进行深入的思考和推理，并最终生成准确的答案。这种方法旨在弥合基础视觉能力和通用问答之间的差距，使LMMs能够生成更忠实、更可追溯的响应。

技术框架：Griffon-R模型的整体框架包含三个主要阶段：理解（Understanding）、思考（Thinking）和回答（Answering）。在理解阶段，模型对输入图像和问题进行初步分析，提取关键信息和关系。在思考阶段，模型利用提取的信息进行推理和分析，生成中间推理步骤。在回答阶段，模型根据推理结果生成最终答案。整个过程在一个单次前向传播中完成，无需多次推理或外部工具。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种统一的视觉推理机制，该机制模拟了人类的理解-思考-回答过程，并将其集成到LMMs中。与现有方法相比，该方法不需要多次推理或外部工具，能够更高效、更可靠地完成复杂视觉推理任务。此外，论文还构建了一个大规模的视觉指令数据集，用于训练和评估模型。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 采用单次前向传播的推理流程，避免了多次推理带来的效率问题；2) 设计了理解、思考和回答三个阶段，模拟人类的推理过程；3) 构建了包含334K样本的大规模视觉指令数据集，用于训练和评估模型。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Griffon-R模型在复杂视觉推理基准测试（如VSR和CLEVR）上取得了领先的性能。同时，该模型在MMBench和ScienceQA等基准测试中也表现出增强的多模态能力。具体性能数据和提升幅度在论文中未详细给出，属于未知信息，但整体实验结果表明Griffon-R在复杂视觉推理任务上具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能问答系统、视觉辅助诊断、机器人导航等领域。例如，在医疗领域，可以帮助医生分析医学影像，辅助诊断疾病；在机器人领域，可以使机器人更好地理解周围环境，完成复杂的任务。未来，该研究有望推动通用视觉模型的发展，使其在更多领域发挥作用。

📄 摘要（原文）

Large Multimodal Models (LMMs) have recently demonstrated remarkable visual understanding performance on both vision-language and vision-centric tasks. However, they often fall short in integrating advanced, task-specific capabilities for compositional reasoning, which hinders their progress toward truly competent general vision models. To address this, we present a unified visual reasoning mechanism that enables LMMs to solve complicated compositional problems by leveraging their intrinsic capabilities (e.g. grounding and visual understanding capabilities). Different from the previous shortcut learning mechanism, our approach introduces a human-like understanding-thinking-answering process, allowing the model to complete all steps in a single pass forwarding without the need for multiple inferences or external tools. This design bridges the gap between foundational visual capabilities and general question answering, encouraging LMMs to generate faithful and traceable responses for complex visual reasoning. Meanwhile, we curate 334K visual instruction samples covering both general scenes and text-rich scenes and involving multiple foundational visual capabilities. Our trained model, Griffon-R, has the ability of end-to-end automatic understanding, self-thinking, and reasoning answers. Comprehensive experiments show that Griffon-R not only achieves advancing performance on complex visual reasoning benchmarks including VSR and CLEVR, but also enhances multimodal capabilities across various benchmarks like MMBench and ScienceQA. Data, models, and codes will be release at https://github.com/jefferyZhan/Griffon/tree/master/Griffon-R soon.