論文の概要: ControlMLLM: Training-Free Visual Prompt Learning for Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21534v6
• Date: Tue, 07 Jan 2025 02:54:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:47:30.677114
• Title: ControlMLLM: Training-Free Visual Prompt Learning for Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: ControlMLLM:マルチモーダル大規模言語モデルのための学習不要なビジュアルプロンプト学習
• Authors: Mingrui Wu, Xinyue Cai, Jiayi Ji, Jiale Li, Oucheng Huang, Gen Luo, Hao Fei, Guannan Jiang, Xiaoshuai Sun, Rongrong Ji,
• Abstract要約: マルチモーダル大言語モデル(MLLM)に視覚的プロンプトを注入する学習自由手法を提案する。 我々は,エネルギー関数に基づいて学習可能な潜伏変数を最適化し,注目マップにおける参照領域の強度を高める。 提案手法は,参照能力のMLLMへの統合に有望な方向を与え,ボックス,マスク,スクリブル,ポイントによる参照を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.34709921061928
• License:
• Abstract: In this work, we propose a training-free method to inject visual prompts into Multimodal Large Language Models (MLLMs) through test-time optimization of a learnable latent variable. We observe that attention, as the core module of MLLMs, connects text prompt tokens and visual tokens, ultimately determining the final results. Our approach involves adjusting visual tokens from the MLP output at test time, controlling the attention response to ensure text prompt tokens attend to visual tokens in referring regions. We optimize a learnable latent variable based on an energy function, enhancing the strength of referring regions in the attention map. This enables detailed region description and reasoning without the need for substantial training costs or model retraining. Our method offers a promising direction for integrating referring abilities into MLLMs, and supports referring with box, mask, scribble and point. The results demonstrate that our method exhibits out-of-domain generalization and interpretability.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,学習可能な潜在変数のテスト時間最適化により,視覚的プロンプトをMLLM(Multimodal Large Language Models)に注入する学習自由手法を提案する。 MLLMのコアモジュールとして,テキストプロンプトトークンと視覚トークンを接続し,最終的な結果を決定する。 我々のアプローチは、テスト時にMLP出力から視覚トークンを調整し、注意応答を制御し、テキストプロンプトトークンが参照領域の視覚トークンに確実に対応できるようにすることである。 我々は,エネルギー関数に基づいて学習可能な潜伏変数を最適化し,注目マップにおける参照領域の強度を高める。 これにより、相当なトレーニングコストやモデル再トレーニングを必要とせずに、詳細な地域説明と推論が可能になる。 提案手法は,参照能力のMLLMへの統合に有望な方向を与え,ボックス,マスク,スクリブル,ポイントによる参照を支援する。 その結果,本手法は領域外一般化と解釈可能性を示すことがわかった。

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