支持图表文档！华为提出MLLM新方法TextHawk ！

论文名：TextHawk: Exploring Efficient Fine-Grained Perception of Multimodal Large Language Models

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2404.09204.pdf

开源代码：https://github.com/yuyq96/ TextHawk

多模态大型语言模型 (Multimodal Large Language Models，MLLMs) [blip2,instructblip,llava] 最近受到了广泛 关注并取得了长足进步。它们以大型语言模型 (Large Language Models，LLMs) 为核心，将 LLMs 的强大功 能扩展到视觉模式等其他模式。由于文档图像理解具 有广泛的应用场景，因此在视觉感知领域占据着关键 地位。作为 MLLMs 的一项核心能力，文档图像理解 能力使得更多尖端应用变得容易实现，例如基于MLLM的智能手机应用程序代理和富文本辅助阅读等。然而， 文档图像因其在多个方面与自然图像不同，为 MLLMs 带来了独特的挑战。文档图像通常具有高于自然图像 的分辨率和信息密度，这意味着 MLLMs 在处理文档 图像时需要克服两个关键困难。第一个困难是实现对 文档内容的强大细粒度视觉感知。第二个困难是高效 压缩文档图像信息。

我们的模型的设计目标有两个：一是有效地处理不同 分辨率的视觉输入，二是压缩视觉标记（visual tokens）。

Shape-Adaptive Cropping. 预训练的视觉编码器将 图像分辨率标准化为固定和较低的大小，忽略原始长 宽比。这种处理削弱了感知高分辨率图像中细粒度内 容的能力，并在长宽比上引入了明显的失真。根据 [47]， 我们通过融合动态裁剪策略来增强冻结的 ViT，从而 能够有效地处理具有任意长宽比和分辨率的图像。具 体来说，形状为 (ℎ×?) 的输入图像? 将被裁剪成多个 子图像，以与预定义网格 {? = (?×?)|?, ? ∈ {1, 2 . . . ,? }, ?· ? ≤ ?} 之一对齐，其中 ? 和 ? 分别表示网格 ? 的 行和列，? 表示最大 *边长*（一行或一列中的子图像 数量），? 表示最大 *面积*（整个图像中的子图像数 量）。网格对齐受常规和基于形状的交并比（IoU）测 量的调节。我们用 box(?) = (0, 0, ℎ,?) 表示图像边界 框，用 box(?) = (0, 0, ??, ?? ) 表示网格边界框，用 boxs(?, ?) = (0, 0, ?? ℎ ?, ?? ) 表示基于形状的边界框， 其中 (? × ? ) 是 ViT 的输入形状。交并比（IoU）的 值定义为：

我们从常规 IoU 值 ?r 最高的 ? 个网格中选择总 IoU 值 ? 最高的最终网格。 

ReSampling and ReArrangement (ReSA). 在使视觉 编码器能够接受可变分辨率输入时，随着图像分辨率 的提高，图像标记的数量会呈指数级增长。如果不进 行标记压缩，则给定修补大小为 ? 的单个图像的标记 最大数量为 ??? /? 2 。 

具体来说，与 5 × 4 网格对齐的标准文档图像将 消耗多达 5,120 个标记。 

之前具有细粒度感知能力的开源多模态大语言模 型（multi-modal large language models，MLLMs）通 常会表现出 4 的图像标记压缩比。例如，Qwen-VL 和 Monkey 将每个 448 × 448 子图像的图像标记数量从 1,024 减少到 256，而 UReader 将每个 224 × 224 子 图像的图像标记数量从 256 减少到 64。在这种情况 下，图像标记的消耗仍然很大。为了进一步探索更高 的压缩比的可能性，我们提出了一种结合重采样和重 排列优势的方法，称为 ReSA。如图 3 (b) 所示，与之 前的 MLLMs 类似，ReSA 首先使用跨注意力机制对图 像特征进行重采样。跨注意力输出的隐藏维度与视觉 编码器输出的隐藏维度相同，通常比 LLMs 的隐藏维 度小几倍。利用这一特性，我们引入了额外的重排列 步骤以进一步减少图像标记的数量。在重采样后，多 个重采样的标记被连接到一个单一的标记，然后通过 线性投影转换为 LLMs 的潜空间。 

在我们的实验中，ReSA 的每个步骤的压缩比为 4，从而获得了显着更高的 16 的压缩比。 

Multi-Level Cross-Attention (MLCA). 如之前的工作 [21, 25] 所提及的，视觉编码器 (visual encoders) 是针 对特定任务进行预训练的，因此其最后一层的特征可 能更关注这些任务。研究证明，来自倒数第二层的特 征比最后一层的特征表现更好 [25]。此外，合并多个 层的特征也是可行的。在物体检测领域，特征金字塔 网络（Feature Pyramid Network，FPN）[23] 因能合并 多层次特征而著称，它可以提高对细粒度物体的感知 能力。对于多模态大语言模型（MLLMs）来说，COMM [15] 证明了合并深层和浅层特征有利于减少幻觉，并在细粒度任务上提高性能，即使没有金字塔结构。受 FPN 的启发，我们提出了一种名为 MLCA 的多层次特 征合并策略。如图 3（b）所示，MLCA 使重采样器 （resampler）能够根据预定义的路由表从深层和浅层 视觉编码器层吸收特征。只要不改变重采样器层的总 数，MLCA 与标准交叉注意力机制相比就不会产生额 外的计算成本。经验上，我们采用 4 个视觉编码器阶 段，分别从第 14、18、22 和 26 层编码器中提取特征。 

Scalable Positional Embeddings (SPEs). 在没有包含 额外位置嵌入的情况下，子图像之间的相对位置关系 是模糊的。为了处理数量不定的图像块，之前的研究 工作提出了一种方法，用于学习 2D 或分解后 的绝对位置嵌入，以覆盖训练数据中表示的最大位置 索引。它们不仅在域外形状的外推中缺乏有效性，而 且由于训练输入形状的非均匀分布，所学习的嵌入也 会出现欠拟合。为了克服上述障碍，我们提出了一种名为 SPEs 的新方法，将分解后的（行和列被分解） 位置嵌入扩展到任意形状。为了清楚起见，在 SPEs 中以相同的方式处理行和列嵌入，因此以下部分省略 了其规范。 

假设所学习的位置嵌入是从正态分布 N (0, 1) 初 始化的。每个位置嵌入 ? ∈ R ? 都是一个向量，其 ℓ2 范数为 √ ?，这表明位置嵌入分布在超球面的表面上。在实践中，所学习的位置嵌入的 ℓ2 范数在整个训练 过程中通常保持在狭窄的范围内，从而保留了超球面 分布特征。球面线性插值（Slerp）是一种在计算机图 形学中常用的技术，它可以在两个单位向量之间插值 以获取任何中间向量，成为位置嵌入的传统插值方法 的潜在替代方法。 

为了严格满足 Slerp 的要求，我们在每个注意力 头进行插值之前应用归一化和缩放，以确保所有位置 嵌入具有统一的 ℓ2 范数：

其中 ?˜? (? ∈ {0, 1}) 表示两个可学习的端点位置嵌入 （learnable endpoint positional embeddings），? 是一个 可学习的缩放因子（learnable scaling factor），初始化 为 √ ?。如图 4 (a) 所示，我们采用 Slerp 在端点之间生成 任意的位置嵌入（positional embeddings）。

其中 ? ∈ [0, 1] 是分式位置（fractional position），它可 以是子图像或图像块的相对位置。 

Query Proposal Network (QPN). 尽管 Q-Former 在固 定分辨率的多模态大语言模型（multi-modal large language models, MLLMs）中表现令人满意，但在可变分 辨率设置下，从固定数量的学习参数初始化重采样器 查询（ initializing the resampler queries）的方法缺乏 灵活性。在不同的子图像上重用初始查询可能会导致 冗余和不必要的注意力模式，其中对应于不同子图像 但相同的重采样器查询的重采样图像令牌表现出强烈 的相似性，并收到不适当更高的注意力分数。为了消 除共享初始查询的副作用，我们提出了一种称为 QPN 的轻量级模块，用于动态生成查询。如图 4（b）所 示，QPN 的结构由一个带有 GELU 激活函数的 2 层 MLP（2-layer multilayer perceptron, MLP）、一个最大 池化层和一个线性投影层组成。视觉编码器的输出被 输入到 QPN，查询的数量由最大池化层的步长控制。为了公平比较，我们的实验采用 2 × 2 的步长，这样 压缩比保持为 4。MLP 层的输出维度和投影层的输入 维度设置为视觉编码器隐藏维度的 4 倍。

Detection Head. 在将多模大型语言模型 (MLLMs) 应 用于定位目标对象方面，先前的工作[2, 7, 24] 大多采 用纯文本来表示坐标，这是一种直观的方法，因为预 训练的大型语言模型 (LLMs) 能够很好地处理常规文 本字符串。然而，基于纯文本的坐标会消耗大量令牌， 降低训练吞吐量和推理效率。我们建议在 MLLMs 的 词汇表中添加特殊令牌来表示归一化坐标。具体来说， 使用常规文本字符串来描述边界框需要总共 2+4×5+ 3 = 25 个令牌，包括 2 个触发标记、4 个浮点数和 3 个逗号。但是，通过用唯一的坐标令牌替换每个浮点 数的多个数字令牌，并只保留 1 个逗号，我们可以将 令牌数量减少到 2 + 4 + 1 = 7 个。 

然而，仅仅在少量数据上使用语言建模损失来训 练新添加的词嵌入效果不佳。在我们的实验中，模型 偶尔会崩溃，产生无意义的坐标。为了缓解坐标令牌 训练效率低下的问题，我们旨在引入辅助训练目标。受 DETR [4] 的启发，我们集成了一个简单的 2 层 MLP （带有 ReLU 激活函数和线性投影层）作为辅助检测 头，与 LLMs 的原始输出层并行运行。检测头的输出 由 Sigmoid 激活函数归一化。我们使用 ℓ1 损失来衡量 预测和地面真实值之间的误差：

其中 ?? 和 ? ∗ ? 分别是位置 ? 上归一化边界框坐标的预 测值和真实值，B 是输出序列中坐标令牌位置的集合。 

Loss Function. 所有的数据都被整理成多轮对话的形 式，每轮对话的格式如下： 

其中 和 是表示会话消息开头和结尾的特殊 标记。I ? 和 R ? 分别是第? 轮的指令标记和响应标记。与仅涉及文本标记的语言指令调优不同，I ? 可能由 文本、图像或两种模态标记组成。多模态大型语言模 型 (MLLMs) 的训练主要基于响应标记上的语言建模 损失：

其中 M 是响应位置的集合，? 是坐标令牌的预定义 权重，?<? 是包含多模态上下文的指令和响应令牌，出 现在第 ? 个令牌之前。 

最终的损失是语言建模损失和上述边界框损失的 加权和：

其中 ? 是边界框损失（bounding box loss）的一个预 定义权重。

创建长度不同的序列批次需要填充，这会导致 (token) 浪费。为减轻这种低效情况 并提高训练吞吐量，我们将多个原始样本合并到一个训练样本中。具体来说，我们会随机选择数据集中的 样本并将其连接，直到合并后的序列长度达到预先定 义的最大值。值得注意的是，我们会仔细掩码这些原始样本，使其彼此*互不可见*。

Examples of the results produced by TextHawk

结合重采样和重排列以逐层压缩视觉标记的效果 (Effect of combining resampling and rearrangement for compressing visual tokens progressively

比较用于多级跨模注意力的不同路由表。括号中的数字表示从哪个阶段提取特征