Towards Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models by Refining Textual Embeddings
作者: Aakriti Agrawal, Gouthaman KV, Rohith Aralikatti, Gauri Jagatap, Jiaxin Yuan, Vijay Kamarshi, Andrea Fanelli, Furong Huang
分类: cs.CV, cs.CL
发布日期: 2025-11-07
💡 一句话要点
通过优化文本嵌入来缓解大型视觉语言模型中的幻觉问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言模型 幻觉缓解 文本嵌入优化 视觉基础 跨模态融合
📋 核心要点
- 现有LVLM模型倾向于语言模态，导致视觉信息利用不足，产生幻觉。
- 提出一种简单有效的方法，通过平均池化视觉特征来优化文本嵌入，从而提升视觉基础能力。
- 实验表明，该方法能显著减少既定基准上的幻觉，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文指出，现有大型视觉语言模型（LVLM）架构存在对语言模态的固有偏见，这主要是由于通常将视觉嵌入简单地附加到输入文本序列。为了解决这个问题，我们提出了一种简单而有效的方法，通过整合平均池化的视觉特征来优化文本嵌入。我们的方法显著提高了视觉基础能力，并显著减少了在既定基准上的幻觉。虽然平均池化提供了一种直接、稳健和高效的视觉信息融合方式，但我们认为更复杂的融合方法可以进一步增强视觉基础和跨模态对齐。鉴于这项工作的主要重点是强调模态不平衡及其对幻觉的影响，并表明使用视觉信息优化文本嵌入可以缓解这个问题，我们将对高级融合策略的探索留给未来的工作。
🔬 方法详解
问题定义：大型视觉语言模型（LVLM）在理解图像内容并生成相关文本描述时，容易产生“幻觉”，即生成与图像内容不符的信息。现有方法通常简单地将视觉嵌入附加到文本序列，导致模型对语言模态过度依赖，忽略了视觉信息的充分利用。这种模态不平衡是导致幻觉问题的重要原因。
核心思路：论文的核心思路是通过优化文本嵌入来平衡视觉和语言模态的影响。具体来说，将视觉信息融入到文本嵌入中，使得模型在生成文本时更加关注图像内容，从而减少幻觉。这种方法旨在增强视觉基础能力，使模型能够更准确地理解和描述图像。
技术框架：该方法主要包含以下步骤：1. 使用预训练的视觉模型提取图像的视觉特征。2. 对视觉特征进行平均池化，得到全局视觉表示。3. 将平均池化的视觉特征融入到文本嵌入中，得到优化后的文本嵌入。4. 使用优化后的文本嵌入作为LVLM的输入，生成文本描述。整个流程简单高效，易于实现。
关键创新：该方法的关键创新在于通过优化文本嵌入来缓解LVLM中的幻觉问题。与直接将视觉嵌入附加到文本序列的方法不同，该方法将视觉信息融入到文本嵌入中，从而更有效地利用视觉信息，平衡了视觉和语言模态的影响。这种方法简单有效，能够显著减少幻觉，提高模型的性能。
关键设计：论文使用平均池化作为视觉特征融合的方法。平均池化具有简单、鲁棒和高效的优点。具体来说，对视觉特征图进行平均池化，得到一个全局视觉向量。然后，将该向量与文本嵌入进行融合，例如通过加权求和或拼接等方式。论文中没有详细说明具体的融合方式，但强调了平均池化的有效性。未来的工作可以探索更复杂的融合方法，例如注意力机制等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够显著减少LVLM在既定基准上的幻觉。具体性能数据未知，但摘要强调了“显著提高”和“显著减少”，表明该方法具有较强的实用价值。该方法通过优化文本嵌入，有效地提升了视觉基础能力，为缓解LVLM中的幻觉问题提供了一种新的思路。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要视觉语言理解的场景，例如图像描述生成、视觉问答、图像字幕等。通过减少幻觉，可以提高生成文本的准确性和可靠性，从而提升用户体验。此外，该方法还可以应用于机器人导航、自动驾驶等领域，帮助机器人更好地理解周围环境，做出更准确的决策。
📄 摘要（原文）
In this work, we identify an inherent bias in prevailing LVLM architectures toward the language modality, largely resulting from the common practice of simply appending visual embeddings to the input text sequence. To address this, we propose a simple yet effective method that refines textual embeddings by integrating average-pooled visual features. Our approach demonstrably improves visual grounding and significantly reduces hallucinations on established benchmarks. While average pooling offers a straightforward, robust, and efficient means of incorporating visual information, we believe that more sophisticated fusion methods could further enhance visual grounding and cross-modal alignment. Given that the primary focus of this work is to highlight the modality imbalance and its impact on hallucinations -- and to show that refining textual embeddings with visual information mitigates this issue -- we leave exploration of advanced fusion strategies for future work.