Visual Prompting in Multimodal Large Language Models: A Survey

📄 arXiv: 2409.15310v1 📥 PDF

作者: Junda Wu, Zhehao Zhang, Yu Xia, Xintong Li, Zhaoyang Xia, Aaron Chang, Tong Yu, Sungchul Kim, Ryan A. Rossi, Ruiyi Zhang, Subrata Mitra, Dimitris N. Metaxas, Lina Yao, Jingbo Shang, Julian McAuley

分类: cs.LG, cs.CV

发布日期: 2024-09-05

备注: 10 pages

💡 一句话要点

对多模态大语言模型中的视觉提示方法进行全面综述，着重于视觉提示、生成、推理和学习。

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

关键词: 多模态大语言模型 视觉提示 提示生成 组合推理 提示学习

📋 核心要点

  1. 现有MLLM在处理复杂视觉任务时，缺乏细粒度和灵活的视觉指令交互能力，限制了其应用范围。
  2. 本文系统性地研究了MLLM中的视觉提示方法，涵盖提示生成、组合推理和提示学习等关键方面，旨在提升模型性能。
  3. 论文总结了现有模型训练和上下文学习方法，为改进MLLM对视觉提示的感知和理解能力提供了指导。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型(MLLMs)为预训练的大语言模型(LLMs)赋予了视觉能力。虽然LLMs中的文本提示已被广泛研究，但视觉提示已经出现，可以实现更细粒度和更自由形式的视觉指令。本文对MLLMs中的视觉提示方法进行了首次全面综述，重点关注视觉提示、提示生成、组合推理和提示学习。我们对现有的视觉提示进行了分类，并讨论了图像自动提示标注的生成方法。我们还研究了视觉提示方法，这些方法能够更好地对齐视觉编码器和骨干LLMs，涉及MLLM的视觉基础、对象指代和组合推理能力。此外，我们总结了模型训练和上下文学习方法，以提高MLLM对视觉提示的感知和理解。本文考察了MLLMs中开发的视觉提示方法，并展望了这些方法的未来。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态大语言模型（MLLMs）如何有效利用视觉提示的问题。现有方法在视觉提示的生成、视觉编码器与语言模型的对齐、以及利用视觉提示进行复杂推理等方面存在不足，导致MLLMs在处理细粒度视觉任务时性能受限。

核心思路：论文的核心思路是对现有的视觉提示方法进行系统性的分类和总结，并深入探讨各种方法的优缺点。通过分析不同方法的适用场景和局限性，为未来的研究方向提供指导，从而提升MLLMs对视觉信息的利用效率和推理能力。

技术框架：论文的框架主要包括四个方面：1) 视觉提示的分类，包括不同类型的视觉提示及其特点；2) 提示生成方法，研究如何自动生成有效的视觉提示；3) 组合推理，探讨如何利用视觉提示进行复杂的视觉推理；4) 提示学习，研究如何通过模型训练和上下文学习来提升MLLMs对视觉提示的理解和应用能力。

关键创新：论文的主要创新在于对MLLMs中的视觉提示方法进行了首次全面的综述。通过对现有方法的系统性分析和分类，为研究者提供了一个清晰的全局视角，并指出了未来研究的潜在方向。

关键设计：论文对各种视觉提示方法进行了详细的分析，包括手工设计的提示、自动生成的提示、以及基于学习的提示。同时，论文还探讨了不同的模型训练策略和上下文学习方法，以提升MLLMs对视觉提示的感知和理解能力。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节则根据不同的方法而有所不同，论文对这些细节进行了详细的描述和比较。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文是首个针对多模态大语言模型中视觉提示方法的全面综述，系统地整理和分析了现有方法，并对未来研究方向进行了展望。虽然没有提供具体的实验数据，但其对现有方法的分类和总结为后续研究提供了重要的参考价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于图像编辑、视觉问答、机器人导航、智能监控等领域。通过更有效地利用视觉提示，可以提升多模态大语言模型在各种实际应用中的性能和用户体验，例如，在医疗影像分析中，可以利用视觉提示辅助医生进行疾病诊断。

📄 摘要（原文）

Multimodal large language models (MLLMs) equip pre-trained large-language models (LLMs) with visual capabilities. While textual prompting in LLMs has been widely studied, visual prompting has emerged for more fine-grained and free-form visual instructions. This paper presents the first comprehensive survey on visual prompting methods in MLLMs, focusing on visual prompting, prompt generation, compositional reasoning, and prompt learning. We categorize existing visual prompts and discuss generative methods for automatic prompt annotations on the images. We also examine visual prompting methods that enable better alignment between visual encoders and backbone LLMs, concerning MLLM's visual grounding, object referring, and compositional reasoning abilities. In addition, we provide a summary of model training and in-context learning methods to improve MLLM's perception and understanding of visual prompts. This paper examines visual prompting methods developed in MLLMs and provides a vision of the future of these methods.