Einführung von LLaVA-NeXT Interleave: Fortschritte in der Multimodal-Bildverarbeitung

Einleitung

Die jüngsten Fortschritte in der Entwicklung großer multimodaler Modelle (LMMs) haben beeindruckende Fähigkeiten in der multimodalen Verarbeitung und im Schlussfolgern gezeigt. Ein herausragendes Beispiel ist LLaVA-NeXT Interleave, ein Modell, das in der Lage ist, gleichzeitig mehrere Bilder zu verstehen und zu analysieren. Diese Innovation eröffnet neue Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen wie Videoanalysen, 3D-Darstellungen und der Verarbeitung mehrerer ineinander verschachtelter Bilder.

Hintergrund

Die meisten bisherigen LMMs konzentrierten sich hauptsächlich auf die Verarbeitung einzelner Bilder. Dies lässt das Potenzial für Szenarien mit mehreren Bildern weitgehend ungenutzt. Angesichts der Vielzahl an Computer-Vision-Szenarien und Datenformaten, darunter Einzel- und Mehrbild-Eingaben, Videos und 3D-Daten, besteht ein dringender Bedarf an Methoden für offene LMMs, die effektiv in diesen unterschiedlichen Kontexten arbeiten können.

Die Innovation von LLaVA-NeXT Interleave

LLaVA-NeXT Interleave nutzt ein Bild-Text-verschachteltes Format als allgemeine Datentemplate zur Vereinheitlichung verschiedener Szenarien. Dies ermöglicht die Verarbeitung von Einzelbildern, Mehrbildern, Videos und 3D-Daten in einem einheitlichen Modell. Die vier Hauptszenarien werden als M4 bezeichnet: Multi-Image, Multi-Frame (Videos), Multi-View (3D) und Multi-Patch (Einzelbild).

Schlüsselmerkmale

Interleaved Data Format

Das verschachtelte Datenformat vereinheitlicht verschiedene Aufgaben. Mehrbild-, Video-, 3D- und Einzelbilddaten werden alle in ein verschachteltes Trainingsformat umgewandelt, das verschiedene Aufgaben in einem einzigen LMM zusammenführt.

Neue Datensätze

- Trainingsdaten: M4-Instruct. Ein hochqualitativer Datensatz mit 1.177.600 Proben, der vier Hauptbereiche abdeckt (Mehrbild, Video, 3D und Einzelbild). - LLaVA-Interleave Bench: Ein vielfältiger Aufgabenbereich zur Bewertung der Mehrbildfähigkeiten in drei Szenarien, einschließlich neun neu gesammelter und 13 bestehender Benchmarks.

State-of-the-Art Performance

LLaVA-NeXT Interleave kann führende Ergebnisse in verschiedenen Mehrbild-Benchmarks erzielen und gleichzeitig die Leistung bei Einzelbildaufgaben beibehalten. Durch die richtige Mischung von Daten aus verschiedenen Szenarien können die Leistungen einzelner Aufgaben verbessert oder beibehalten werden.

Emerging Capabilities

Durch das gemeinsame Training auf einer Vielzahl von visuellen Datenmodalitäten zeigt das Modell aufkommende Fähigkeiten, Aufgaben zwischen verschiedenen Szenarien zu übertragen.

Anwendungsszenarien

Aufgabenübertragung zwischen Einzelbild und Mehrbild

Das Modell lernt, HTML-Code basierend auf mehreren Bildern zu schreiben oder den humorvollen Teil von Bildern zu erkennen. Diese Fähigkeiten zeigen sich nur in Einzelbildaufgaben, nicht jedoch in Mehrbildaufgaben.

Aufgabenübertragung zwischen Bild und Video

Indem das Modell auf Daten zu Einzelvideo-QA oder -Beschriftungen trainiert wird, kann es Unterschiede zwischen zwei Videos erkennen und detaillierte Unterschiede auflisten.

Reale Anwendungen

- PPT-Zusammenfassung und QA: Das Modell kann Informationen aus mehreren Bildern zusammenfassen und abrufen. - Erkennung von Malstilen und Kategoriedifferenzen: Das Modell kann die Stile von Künstlern erkennen und verschiedene Kategorien unterscheiden. - Bildbearbeitung: Das Modell kann verwendet werden, um Bildbearbeitungsprompts für die Bildgenerierung zu erstellen. - Mehrdokumenten-QA: Das Modell kann Informationen aus mehreren Dokumenten zusammenfassen und Vergleiche zwischen verschiedenen Dokumenten liefern.

Fazit

LLaVA-NeXT Interleave repräsentiert einen bedeutenden Fortschritt in der multimodalen Bildverarbeitung. Durch die Fähigkeit, mehrere Bilder, Videos und 3D-Daten gleichzeitig zu verstehen und zu analysieren, öffnet es Türen zu neuen, innovativen Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Die Einführung des verschachtelten Datenformats als universelles Template zur Vereinheitlichung verschiedener Szenarien ist ein bedeutender Schritt in Richtung effizienter und effektiver multimodaler Modelle. Bibliographie: - https://llava-vl.github.io/blog/2024-06-16-llava-next-interleave - https://paperswithcode.com/paper/llava-next-interleave-tackling-multi-image - https://arxiv.org/html/2407.07895v1 - https://gradio.app/ - https://github.com/LLaVA-VL/LLaVA-NeXT - https://llava-vl.github.io/blog/2024-04-30-llava-next-video/ - https://www.gradio.app/guides/multimodal-chatbot-part1 - https://encord.com/blog/llava-large-language-vision-assistant/