LLaVA-OneVision: Easy Visual Task Transfer论文阅读笔记

Motivation & Abs

LLaVA-OneVision 是一种整合数据、模型和视觉表征的开源多模态模型，首次在单图像、多图像和视频三大计算机视觉场景中实现性能突破。其设计支持跨模态/场景的强迁移学习，尤其通过图像任务迁移展现了强大的视频理解和跨场景能力。

Method

Network Architecture

LLM：Qwen-2（\(f_{\phi}\)）

Vision Encoder：SigLIP（\(g_{ψ}\)）

Projector：两层MLP（\(p_{\theta}\)）

Visual Representation

两个影响视觉编码的关键因素：原始像素空间的分辨率以及特征空间的token数量。为了在性能和计算开销之间取得平衡，作者发现提升分辨率带来的收益更大，同时建议使用带有pooling的AnyRes策略：

原论文说的比较让人迷惑，看了论文后个人理解这里是将原图拆成\(a\times b\)块，每块通过双线性插值等技术处理为vision encoder能够接受的输入大小，此外再把原图整个resize后送入vision encoder，得到的特征拼在一起送到LLM。假设SigLIP输出的token数量为T，则总共有\((a\times b + 1)\times T\)个token。考虑到计算开销，为了减小token的数量，作者设计了一个阈值\(\tau\)，使用双线性插值控制每个crop的token数量：

作者预定义了一系列的\((a,b)\)配置，从而适应不同分辨率和纵横比的图像，最终选取的是需要最少crop的配置。

看了一遍代码以后发现，其实就是预设了一系列的分辨率，长宽都是384的整数倍，将图像通过双线性插值调整为最合适的分辨率（插值前后浪费面积最少）。

对于单图像，作者为其设计了一个较大的最大空间配置 (a, b)，以保持原始图像分辨率而无需调整大小；此外还为每张图像分配了大量视觉标记，从而形成一个较长的序列，以有效地表示视觉信号（与视频相比，图像具有更多高质量且带有多样化指令的训练样本。通过使用模仿视频表示的长序列来表示图像，我们促进了从图像理解到视频理解的能力平滑迁移）。对于多图像或者视频，仅采用基础图像分辨率。此外对于视频，作者还使用双线性插值以进一步减少token的数量。

数据

在基于LLM训练MLLM的时候，数据的质量往往比数量更重要，因为预训练的过程中模型实际上已经学习并存储了大量知识。然而，在新的高质量数据可用时，持续让模型接触这些数据以进一步获取知识也非常重要。

High-Quality Knowledge

互联网级别的图文数据，质量往往非常低，导致在扩大数据规模进行多模态训练时是非常低效的。为此作者希望通过精心准备的数据去优化、增强预训练学到的知识。

通过如下三种类别的数据进行高质量知识学习：

Re-Captioned Detailed Description Data. 通过LLaVA-NeXT-34B（生成详细caption的能力很强）为COCO118K/BLIP558K/CC3M重新生成新的caption，可以被视为self-improvement AI。

Document / OCR Data.

Chinese and Language Data.

值得注意的是，99.8%的数据都是合成数据，用大规模、高质量的合成数据训练模型是未来的一种趋势。

Visual Instruction Tuning Data

Data Collection and Curation.

三层分级：

Vision Input. 单图/多图/视频。

Language Instruction. General QA, General OCR, Doc/Chart/Screen, Math Reasoning, Language. 这些指令定义了一个经过训练的LMM可以涵盖的技能范围。作者通过任务分类来帮助维持和平衡技能的分布。

Language Response. 答案不仅用于响应用户请求，还用于定义模型的行为。答案大致可以分为自由形式（free-form）和固定形式（fixed-form）。

Single-Image Data.

OneVision Data.

训练策略

三个阶段：

1: Language-Image Alignment.

1.5: High-Quality Knowledge Learning.

2: Visual Instruction Tuning.

其中visual instruction tuning也包含两个阶段，分别为单图像训练以及OneVision 训练。

作者通过逐步的方式训练模型以适应长序列训练。随着训练的进行，最大图像分辨率和视觉标记的数量逐渐增加。在阶段1中，考虑基础图像表示，使用729个标记。在阶段1.5和阶段2中，采用AnyRes方法，分别使用多达5倍和10倍的视觉标记。关于可训练模块，阶段1仅更新投影模块，而后续阶段则更新整个模型。此外，需要注意的是，视觉编码器的学习率比LLM的学习率小5倍。

实验结果

涌现能力