MM-SeR: Multimodal Self-Refinement for Lightweight Image Captioning

📄 arXiv: 2508.21451v4 📥 PDF

作者: Junha Song, Yongsik Jo, So Yeon Min, Quanting Xie, Taehwan Kim, Yonatan Bisk, Jaegul Choo

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-29 (更新: 2025-12-12)

备注: Project page: https://sites.google.com/view/junha/mm-ser

💡 一句话要点

提出MM-SeR以解决轻量级图像描述的可靠性问题

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

关键词: 轻量级模型 图像描述 多模态自我精炼 视频问答 计算机视觉 深度学习 实时应用

📋 核心要点

  1. 现有的多模态语言模型在图像描述任务中计算成本高，限制了其实际应用。
  2. 论文提出了一种轻量级的图像描述模型，采用多模态自我精炼框架来提高描述的可靠性。
  3. 实验结果显示，该模型在单句和详细描述中优于现有方法，并在视频问答任务中表现出色。

📝 摘要（中文）

视频聊天机器人和导航机器人等系统常依赖于流式图像描述来解读视觉输入。现有方法通常使用大型多模态语言模型（MLLMs），但其高计算成本限制了实际应用。因此，我们开发了一种轻量级的描述模型。我们通过将MLLMs中的大型语言组件替换为一个125M参数的紧凑模型，发现该模型在体积减少93倍的情况下，性能与MLLMs相当，表明事实图像描述并不需要复杂的推理能力。尽管如此，轻量级模型的可靠性仍然不足。为此，我们提出了一种多模态自我精炼框架，借鉴人类视觉过程，通过参考先前的粗略描述来引导模型利用显著区域的特征，从而生成更精细的描述。实验结果表明，我们的模型在单句和详细描述方面均表现优越，甚至在长距离视频问答任务中也有良好表现。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有多模态语言模型在图像描述任务中的高计算成本和可靠性不足的问题。现有方法依赖于大型模型，导致实际应用受限。

核心思路：我们提出了一种轻量级的图像描述模型，通过将大型语言组件替换为125M参数的紧凑模型，结合多模态自我精炼框架，借鉴人类视觉处理的方式来提升描述的准确性和可靠性。

技术框架：整体架构包括一个紧凑的语言模型和一个自我精炼模块。自我精炼模块通过参考先前生成的粗略描述，识别显著区域的特征，从而生成更精细的描述。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了多模态自我精炼框架，使得模型能够在生成描述时更好地利用上下文信息和显著特征，显著提升了描述的质量。

关键设计：模型的关键设计包括125M参数的紧凑语言模型、损失函数的优化，以及自我精炼模块的实现，确保模型在保持轻量级的同时，仍能提供高质量的描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的轻量级模型在单句描述和详细描述任务中均优于现有的多模态语言模型，且在长距离视频问答任务中表现出色，展示了93倍的参数减少与性能相当的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频聊天机器人、导航机器人以及其他需要实时图像理解的系统。通过提供高效且可靠的图像描述能力，该模型能够在多种场景中提升用户体验，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Systems such as video chatbots and navigation robots often depend on streaming image captioning to interpret visual inputs. Existing approaches typically employ large multimodal language models (MLLMs) for this purpose, but their substantial computational cost hinders practical application. This limitation motivates our development of a lightweight captioning model. Our investigation begins by replacing the large-scale language component in MLLMs with a compact 125M-parameter model. Surprisingly, this compact model, despite a 93x reduction in size, achieves comparable performance to MLLMs, suggesting that factual image captioning does not significantly require the complex reasoning abilities of LLMs. Despite this promising result, our lightweight model still lacks reliability. To address this, we draw inspiration from the human visual process: perceiving a global and coarse understanding of the scene before attending to finer details. Accordingly, we propose a multimodal self-refinement framework that guides the model to utilize features from salient regions, identified by referencing the previous coarse caption, and to produce a refined description. Experimental results demonstrate the superiority of our model in both single-sentence and detailed captioning, extending even to long-range video QA tasks.