ByDeWay: Boost Your multimodal LLM with DEpth prompting in a Training-Free Way

📄 arXiv: 2507.08679v2 📥 PDF

作者: Rajarshi Roy, Devleena Das, Ankesh Banerjee, Arjya Bhattacharjee, Kousik Dasgupta, Subarna Tripathi

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-11 (更新: 2025-09-16)

💡 一句话要点

ByDeWay：一种免训练的深度提示框架，提升多模态大语言模型的性能

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态大语言模型 深度提示 空间推理 零训练 单目深度估计

📋 核心要点

  1. 现有MLLM在空间推理和定位方面存在不足，容易产生幻觉，影响回答的准确性。
  2. ByDeWay通过分层深度提示，利用单目深度估计分割场景，生成深度感知的区域字幕，增强空间上下文。
  3. 实验表明，ByDeWay在POPE和GQA等基准测试中，显著提升了MLLM的性能，且无需任何训练。

📝 摘要（中文）

本文提出ByDeWay，一个免训练框架，旨在提升多模态大语言模型(MLLM)的性能。ByDeWay采用一种新颖的提示策略，称为分层深度提示(LDP)，该策略无需修改任何模型参数即可改善空间推理和定位能力。它使用单目深度估计将场景分割为最近、中程和最远层，然后使用基于视觉-语言模型的区域特定字幕。这些结构化的、具有深度感知的字幕被附加到图像-问题提示中，从而丰富了空间上下文。这引导MLLM产生更可靠、更少幻觉的响应。我们的方法是轻量级的、模块化的，并且与黑盒MLLM兼容。在对幻觉敏感的(POPE)和推理密集的(GQA)基准测试上的实验表明，跨多个MLLM的一致改进，验证了深度感知提示在零训练环境中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：多模态大语言模型（MLLMs）在理解图像内容并回答相关问题时，常常出现空间推理能力不足和产生幻觉的问题。现有的方法通常需要对模型进行微调，计算成本高昂，且可能破坏模型原有的能力。因此，如何在不进行训练的情况下，提升MLLMs的空间理解能力，减少幻觉，是一个重要的挑战。

核心思路：ByDeWay的核心思路是利用单目深度估计来增强MLLMs对图像场景的理解。通过估计图像中每个像素的深度信息，将场景划分为不同的深度层，并为每个深度层生成相应的描述性文本。这些深度感知的文本描述被添加到原始的图像-问题提示中，从而为MLLMs提供更丰富的空间上下文信息，引导模型产生更准确、更可靠的答案。

技术框架：ByDeWay的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 单目深度估计：使用预训练的单目深度估计模型，从输入图像中估计出每个像素的深度值。2) 深度分层：根据深度值将图像分割成不同的深度层，例如最近层、中程层和最远层。3) 区域字幕生成：对于每个深度层，使用一个视觉-语言模型（例如BLIP）生成相应的描述性文本，即区域字幕。4) 提示增强：将生成的深度感知的区域字幕添加到原始的图像-问题提示中，形成增强的提示。5) MLLM推理：将增强的提示输入到MLLM中，得到最终的答案。

关键创新：ByDeWay的关键创新在于其分层深度提示（Layered-Depth-Based Prompting, LDP）策略。与传统的提示方法相比，LDP能够更有效地利用图像中的空间信息，为MLLMs提供更丰富的上下文。此外，ByDeWay是一种免训练的方法，无需对MLLMs进行任何微调，即可显著提升其性能。

关键设计：在深度分层阶段，需要确定合适的深度阈值来分割不同的深度层。论文中可能采用了固定的阈值或者自适应的阈值选择方法。在区域字幕生成阶段，可以使用不同的视觉-语言模型，例如BLIP、CLIP等。提示增强阶段，需要设计合适的提示模板，将深度感知的区域字幕与原始的图像-问题提示进行有效融合。具体的参数设置和模型选择可能需要根据具体的应用场景进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在POPE基准测试中，ByDeWay显著降低了MLLMs的幻觉率。在GQA基准测试中，ByDeWay显著提升了MLLMs的推理准确率。实验结果表明，ByDeWay在多个MLLMs上都取得了 consistent 的改进，验证了其有效性和通用性。具体提升幅度取决于使用的MLLM和数据集，但总体趋势是积极的。

🎯 应用场景

ByDeWay具有广泛的应用前景，例如智能客服、自动驾驶、机器人导航、图像编辑等领域。它可以帮助机器更好地理解周围环境，从而做出更智能的决策。例如，在自动驾驶中，ByDeWay可以帮助车辆更好地理解道路场景，从而避免交通事故。在机器人导航中，ByDeWay可以帮助机器人更好地理解室内环境，从而实现自主导航。未来，ByDeWay有望成为多模态人工智能领域的重要组成部分。

📄 摘要（原文）

We introduce ByDeWay, a training-free framework designed to enhance the performance of Multimodal Large Language Models (MLLMs). ByDeWay uses a novel prompting strategy called Layered-Depth-Based Prompting (LDP), which improves spatial reasoning and grounding without modifying any model parameters. It segments the scene into closest, mid-range, and farthest layers using monocular depth estimation, then generates region-specific captions with a grounded vision-language model. These structured, depth-aware captions are appended to the image-question prompt, enriching it with spatial context. This guides MLLMs to produce more grounded and less hallucinated responses. Our method is lightweight, modular, and compatible with black-box MLLMs. Experiments on hallucination-sensitive (POPE) and reasoning-intensive (GQA) benchmarks show consistent improvements across multiple MLLMs, validating the effectiveness of depth-aware prompting in a zero-training setting.