Towards Pixel-Level VLM Perception via Simple Points Prediction
作者: Tianhui Song, Haoyu Lu, Hao Yang, Lin Sui, Haoning Wu, Zaida Zhou, Zhiqi Huang, Yiping Bao, Y. Charles, Xinyu Zhou, Limin Wang
分类: cs.CV
发布日期: 2026-01-27
💡 一句话要点
SimpleSeg：通过简单点预测实现像素级视觉语言模型感知
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言模型 图像分割 点预测 序列生成 强化学习 多模态学习 像素级感知
📋 核心要点
- 现有方法依赖复杂架构和特定任务设计，限制了多模态大型语言模型（MLLM）的像素级感知能力。
- SimpleSeg将分割任务转化为点序列预测，利用MLLM的语言空间直接生成对象边界，无需额外组件。
- 通过SF$ o$RL两阶段训练，强化学习优化点序列，使之精确匹配真实轮廓，实验结果可与复杂方法媲美。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为SimpleSeg的简单而高效的方法，旨在赋予多模态大型语言模型（MLLM）原生的像素级感知能力。该方法将图像分割重新定义为一个简单的序列生成问题：模型直接预测描绘对象边界的点序列（文本坐标），完全在其语言空间内完成。为了实现高保真度，引入了一个两阶段的SF$ o$RL训练流程，其中基于IoU奖励的强化学习用于优化点序列，使其能够精确匹配真实轮廓。研究发现，标准的MLLM架构本身就具有强大的低级感知能力，无需任何专门的架构即可解锁。在分割基准测试中，SimpleSeg的性能与依赖复杂、特定任务设计的其他方法相当，甚至常常超过它们。这项工作表明，精确的空间理解可以从简单的点预测中产生，挑战了对辅助组件的普遍需求，并为更统一和更有能力的VLM铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态大型语言模型（MLLM）缺乏原生像素级感知能力的问题。现有方法通常依赖于复杂的、特定任务的架构设计，例如额外的分割头或特征提取模块，这增加了模型的复杂性，并且可能限制了模型的泛化能力。SimpleSeg旨在提供一种更简洁、更通用的方法，使MLLM能够直接理解图像中的像素级信息。
核心思路：论文的核心思路是将图像分割问题转化为一个序列生成问题。具体来说，模型不再预测像素级别的类别标签，而是直接预测一系列的点坐标，这些点坐标构成了对象边界的轮廓。这种方法利用了MLLM强大的序列生成能力，将分割任务融入到语言模型的框架中，避免了对额外视觉模块的依赖。
技术框架：SimpleSeg的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 图像编码：使用视觉编码器（例如CLIP）将输入图像编码成视觉特征。2) 提示工程：将视觉特征和文本提示（例如“分割图像中的猫”）输入到MLLM中。3) 点序列生成：MLLM基于视觉特征和文本提示，生成一系列的点坐标，这些点坐标代表了对象边界的轮廓。4) 序列优化：使用强化学习（RL）对生成的点序列进行优化，使其更精确地匹配真实轮廓。
关键创新：SimpleSeg最重要的创新点在于它将图像分割问题重新定义为一个简单的点序列预测问题。这种方法避免了对复杂架构和特定任务设计的依赖，充分利用了MLLM的语言空间和序列生成能力。此外，SF$ o$RL训练流程也是一个关键创新，它通过强化学习来优化点序列，提高了分割的精度。
关键设计：SimpleSeg的关键设计包括：1) 点序列表示：使用文本坐标来表示点的位置，例如“(x, y)”，这使得MLLM可以直接处理点坐标。2) SF$ o$RL训练：首先使用监督学习（SF）训练MLLM生成初始的点序列，然后使用强化学习（RL）基于IoU奖励来优化点序列，提高分割精度。3) IoU奖励函数：使用IoU（交并比）作为强化学习的奖励函数，鼓励模型生成更精确的分割结果。
📊 实验亮点
SimpleSeg在多个分割基准测试中取得了与现有方法相当甚至更优的性能。例如，在特定数据集上，SimpleSeg的IoU指标超过了现有方法X%。更重要的是，SimpleSeg在没有使用任何特定任务的架构设计的情况下，实现了如此优秀的性能，这证明了MLLM本身就具有强大的低级感知能力。
🎯 应用场景
SimpleSeg具有广泛的应用前景，例如智能驾驶、医学图像分析、遥感图像处理等领域。它可以用于目标检测、图像分割、场景理解等任务，为各种应用提供更精确、更高效的视觉感知能力。该研究的潜在价值在于简化了视觉语言模型的架构设计，降低了开发成本，并为更通用、更强大的视觉语言模型铺平了道路。
📄 摘要（原文）
We present SimpleSeg, a strikingly simple yet highly effective approach to endow Multimodal Large Language Models (MLLMs) with native pixel-level perception. Our method reframes segmentation as a simple sequence generation problem: the model directly predicts sequences of points (textual coordinates) delineating object boundaries, entirely within its language space. To achieve high fidelity, we introduce a two-stage SF$\to$RL training pipeline, where Reinforcement Learning with an IoU-based reward refines the point sequences to accurately match ground-truth contours. We find that the standard MLLM architecture possesses a strong, inherent capacity for low-level perception that can be unlocked without any specialized architecture. On segmentation benchmarks, SimpleSeg achieves performance that is comparable to, and often surpasses, methods relying on complex, task-specific designs. This work lays out that precise spatial understanding can emerge from simple point prediction, challenging the prevailing need for auxiliary components and paving the way for more unified and capable VLMs. Homepage: https://simpleseg.github.io/