Sa2VA: Ein einheitliches Modell für ein fundiertes Verständnis von Bildern und Videos

Forscher von UC Merced, Bytedance Seed, der Wuhan University und der Peking University haben Sa2VA vorgeschlagen, ein bahnbrechendes einheitliches Modell, das für ein fundiertes Verständnis von Bildern und Videos entwickelt wurde.

Multi-Modal Large Language Models (MLLMs) have seen rapid advancements in handling various image and video-related tasks, including visual question answering, narrative generation, and interactive editing. However, achieving fine-grained video content understanding, such as pixel-level segmentation, tracking with language descriptions, and performing visual question answering on specific video prompts, still poses a critical challenge in this field. State-of-the-art video perception models excel at tasks like segmentation and tracking but lack open-ended language understanding and conversation capabilities. At the same time, video MLLMs demonstrate strong performance in video comprehension and question answering but fall short in handling perception tasks and visual prompts.

Multimodale große Sprachmodelle (MLLMs) haben bei der Handhabung verschiedener bild- und videobezogener Aufgaben, einschließlich der visuellen Beantwortung von Fragen, der Generierung von Erzählungen und der interaktiven Bearbeitung, rasche Fortschritte gemacht. Allerdings stellt das Erreichen eines feinkörnigen Verständnisses von Videoinhalten, wie z. B. Segmentierung auf Pixelebene, Tracking mit Sprachbeschreibungen und die Durchführung visueller Fragenbeantwortungen zu bestimmten Videoaufforderungen, in diesem Bereich immer noch eine entscheidende Herausforderung dar. Hochmoderne Videowahrnehmungsmodelle zeichnen sich durch Aufgaben wie Segmentierung und Verfolgung aus, verfügen jedoch nicht über offene Sprachverständnis- und Konversationsfähigkeiten. Gleichzeitig zeigen Video-MLLMs eine starke Leistung beim Videoverständnis und bei der Beantwortung von Fragen, sind jedoch bei der Bewältigung von Wahrnehmungsaufgaben und visuellen Eingabeaufforderungen unzureichend.

Existing attempts to address video understanding challenges have followed two main approaches: MLLMs and Referring Segmentation systems. Initially, MLLMs focused on developing improved multi-modal fusion methods and feature extractors, eventually evolving towards instruction tuning on LLMs with frameworks like LLaVA. Recent developments have attempted to unify image, video, and multi-image analysis in single frameworks, such as LLaVA-OneVision. In parallel, Referring Segmentation systems have progressed from basic fusion modules to transformer-based methods that integrate segmentation and tracking within videos. However, these solutions lack a comprehensive integration of perception and language understanding capabilities.

Bestehende Versuche, die Herausforderungen beim Videoverständnis anzugehen, verfolgen zwei Hauptansätze: MLLMs und verweisende Segmentierungssysteme. Ursprünglich konzentrierten sich MLLMs auf die Entwicklung verbesserter multimodaler Fusionsmethoden und Merkmalsextraktoren und entwickelten sich schließlich zur Instruktionsoptimierung auf LLMs mit Frameworks wie LLaVA. Jüngste Entwicklungen haben versucht, Bild-, Video- und Mehrbildanalyse in einzelnen Frameworks wie LLaVA-OneVision zu vereinheitlichen. Parallel dazu haben sich verweisende Segmentierungssysteme von einfachen Fusionsmodulen zu transformatorbasierten Methoden weiterentwickelt, die Segmentierung und Tracking in Videos integrieren. Allerdings fehlt diesen Lösungen eine umfassende Integration von Wahrnehmungs- und Sprachverständnisfähigkeiten.

To overcome this limitation, researchers from UC Merced, Bytedance Seed, Wuhan University, and Peking University have proposed Sa2VA, a groundbreaking unified model for a dense grounded understanding of images and videos. The model differentiates itself by supporting a comprehensive range of image and video tasks through minimal one-shot instruction tuning, addressing the limitations of existing multi-modal large language models. Sa2VA’s innovative approach integrates SAM-2 with LLaVA, unifying text, image, and video in a shared LLM token space. The researchers have also introduced Ref-SAV, an extensive auto-labeled dataset containing over 72K object expressions in complex video scenes, with 2K manually validated video objects to ensure robust benchmarking capabilities.

Um diese Einschränkung zu überwinden, haben Forscher von UC Merced, Bytedance Seed, der Wuhan University und der Peking University Sa2VA vorgeschlagen, ein bahnbrechendes einheitliches Modell für ein fundiertes Verständnis von Bildern und Videos. Das Modell zeichnet sich dadurch aus, dass es eine umfassende Palette von Bild- und Videoaufgaben durch minimale One-Shot-Anweisungsoptimierung unterstützt und so die Einschränkungen bestehender multimodaler großer Sprachmodelle berücksichtigt. Der innovative Ansatz von Sa2VA integriert SAM-2 mit LLaVA und vereint Text, Bild und Video in einem gemeinsamen LLM-Token-Raum. Die Forscher haben außerdem Ref-SAV eingeführt, einen umfangreichen automatisch gekennzeichneten Datensatz mit über 72.000 Objektausdrücken in komplexen Videoszenen und 2.000 manuell validierten Videoobjekten, um robuste Benchmarking-Funktionen sicherzustellen.

Sa2VA’s architecture integrates two main components: a LLaVA-like model and SAM-2, connected through a novel decoupled design. The LLaVA-like component consists of a visual encoder processing images and videos, a visual projection layer, and an LLM for text token prediction. The system employs a unique decoupled approach where SAM-2 operates alongside the pre-trained LLaVA model without direct token exchange, maintaining computational efficiency and enabling plug-and-play functionality with various pre-trained MLLMs. The key innovation lies in the connection mechanism using a special “[SEG]” token, allowing SAM-2 to generate segmentation masks while enabling gradient backpropagation through the “[SEG]” token to optimize the MLLM’s prompt generation capabilities.

Die Architektur von Sa2VA integriert zwei Hauptkomponenten: ein LLaVA-ähnliches Modell und SAM-2, verbunden durch ein neuartiges entkoppeltes Design. Die LLaVA-ähnliche Komponente besteht aus einem visuellen Encoder, der Bilder und Videos verarbeitet, einer visuellen Projektionsschicht und einem LLM für die Text-Token-Vorhersage. Das System verwendet einen einzigartigen entkoppelten Ansatz, bei dem SAM-2 neben dem vorab trainierten LLaVA-Modell ohne direkten Token-Austausch arbeitet, die Recheneffizienz aufrechterhält und Plug-and-Play-Funktionalität mit verschiedenen vorab trainierten MLLMs ermöglicht. Die wichtigste Innovation liegt im Verbindungsmechanismus unter Verwendung eines speziellen „[SEG]“-Tokens, der es SAM-2 ermöglicht, Segmentierungsmasken zu generieren und gleichzeitig die Gradienten-Backpropagation durch das „[SEG]“-Token zu ermöglichen, um die Fähigkeiten des MLLM zur Eingabeaufforderungsgenerierung zu optimieren.

The Sa2VA model achieves state-of-the-art results on referring segmentation tasks, with Sa2VA-8B scoring 81.6, 76.2, and 78.9 cIoU on RefCOCO, RefCOCO+, and RefCOCOg respectively, outperforming previous systems like GLaMM-7B. In conversational capabilities, Sa2VA shows strong performance with scores of 2128 on MME, 81.6 on MMbench, and 75.1 on SEED-Bench. The model excels in video benchmarks, surpassing previous state-of-the-art VISA-13B by substantial margins on MeVIS, RefDAVIS17, and ReVOS. Moreover, Sa2VA’s performance is noteworthy considering its smaller model size compared to competitors, showing its efficiency and effectiveness across both image and video understanding tasks.

Das Sa2VA-Modell erzielt hochmoderne Ergebnisse bei verweisenden Segmentierungsaufgaben, wobei Sa2VA-8B bei RefCOCO, RefCOCO+ und RefCOCOg jeweils 81,6, 76,2 und 78,9 cIoU erreicht und damit frühere Systeme wie GLaMM-7B übertrifft. Bei den Konversationsfähigkeiten zeigt Sa2VA eine starke Leistung mit Werten von 2128 bei MME, 81,6 bei MMbench und 75,1 bei SEED-Bench. Das Modell zeichnet sich bei Video-Benchmarks aus und übertrifft das bisherige hochmoderne VISA-13B bei MeVIS, RefDAVIS17 und ReVOS deutlich. Darüber hinaus ist die Leistung von Sa2VA angesichts der im Vergleich zu Wettbewerbern kleineren Modellgröße bemerkenswert und zeigt seine Effizienz und Effektivität sowohl bei Bild- als auch bei Videoverständnisaufgaben.

In this paper, researchers introduced Sa2VA which represents a significant advancement in multi-modal understanding by successfully integrating SAM-2’s video segmentation capabilities with LLaVA’s language processing abilities. The framework's versatility is shown through its ability to handle diverse image and video understanding tasks with minimal one-shot instruction tuning, addressing the long-standing challenge of combining perception and language understanding. Sa2VA’s strong performance across multiple benchmarks, from referring segmentation to conversational tasks, validates its effectiveness as a unified solution for a dense, grounded understanding of visual content, marking a significant step forward in the multi-modal AI systems field.

In diesem Artikel stellten die Forscher Sa2VA vor, das durch die erfolgreiche Integration der Videosegmentierungsfunktionen von SAM-2 mit den Sprachverarbeitungsfähigkeiten von LLaVA einen erheblichen Fortschritt beim multimodalen Verständnis darstellt. Die Vielseitigkeit des Frameworks zeigt sich in seiner Fähigkeit, verschiedene Bild- und Videoverständnisaufgaben mit minimaler einmaliger Anweisungsoptimierung zu bewältigen und so die seit langem bestehende Herausforderung der Kombination von Wahrnehmung und Sprachverständnis zu bewältigen. Die starke Leistung von Sa2VA bei mehreren Benchmarks, von der Referenzsegmentierung bis hin zu Konversationsaufgaben, bestätigt seine Wirksamkeit als einheitliche Lösung für ein dichtes, fundiertes Verständnis visueller Inhalte und markiert einen bedeutenden Fortschritt im Bereich multimodaler KI-Systeme.

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