Sa2VA: 画像とビデオを高密度で理解するための統合モデル

UC Merced、Bytedance Seed、武漢大学、北京大学の研究者は、画像とビデオをしっかりと根拠に基づいて理解するために設計された画期的な統合モデルである Sa2VA を提案しました。

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.

マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) は、視覚的な質問応答、物語の生成、対話型編集など、さまざまな画像およびビデオ関連のタスクの処理において急速な進歩を遂げています。ただし、ピクセルレベルのセグメンテーション、言語説明による追跡、特定のビデオプロンプトに対する視覚的な質問応答の実行など、きめ細かいビデオコンテンツの理解を実現することは、この分野では依然として重大な課題となっています。最先端のビデオ認識モデルは、セグメンテーションや追跡などのタスクには優れていますが、オープンエンドの言語理解や会話機能には欠けています。同時に、ビデオ MLLM はビデオの理解と質問応答では優れたパフォーマンスを発揮しますが、認識タスクと視覚的プロンプトの処理では不十分です。

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.

ビデオ理解の課題に対処する既存の試みは、MLLM と参照セグメンテーション システムという 2 つの主なアプローチに従っています。当初、MLLM は改良されたマルチモーダル融合手法と特徴抽出器の開発に重点を置き、最終的には LLaVA などのフレームワークを使用した LLM の命令チューニングへと進化しました。最近の開発では、LLaVA-OneVision などの単一フレームワークで画像、ビデオ、および複数画像分析を統合することが試みられています。並行して、参照セグメンテーション システムは、基本的なフュージョン モジュールから、ビデオ内のセグメンテーションとトラッキングを統合するトランスフォーマー ベースの方法へと進歩しました。ただし、これらのソリューションには、知覚機能と言語理解機能の包括的な統合が欠けています。

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.

この制限を克服するために、UC Merced、Bytedance Seed、武漢大学、北京大学の研究者らは、画像とビデオをしっかりと根拠を持って理解するための画期的な統合モデルである Sa2VA を提案しました。このモデルは、最小限のワンショット命令チューニングを通じて包括的な画像およびビデオ タスクをサポートし、既存のマルチモーダル大規模言語モデルの制限に対処することで差別化されています。 Sa2VA の革新的なアプローチは、SAM-2 を LLaVA と統合し、テキスト、画像、ビデオを共有 LLM トークン空間に統合します。研究者らはまた、強力なベンチマーク機能を確保するために、複雑なビデオ シーンで 72,000 を超えるオブジェクト表現を含む広範な自動ラベル付けデータセットである Ref-SAV と、手動で検証された 2,000 のビデオ オブジェクトを導入しました。

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.

Sa2VA のアーキテクチャは、LLaVA のようなモデルと SAM-2 という 2 つの主要コンポーネントを統合し、新しい分離設計によって接続されています。 LLaVA のようなコンポーネントは、画像とビデオを処理するビジュアル エンコーダー、ビジュアル プロジェクション レイヤー、およびテキスト トークン予測用の LLM で構成されます。このシステムは独自の分離アプローチを採用しており、SAM-2 はトークンを直接交換せずに事前トレーニングされた LLaVA モデルと並行して動作し、計算効率を維持し、さまざまな事前トレーニングされた MLLM とのプラグ アンド プレイ機能を可能にします。主な革新は特別な「[SEG]」トークンを使用した接続メカニズムにあり、これにより SAM-2 はセグメンテーション マスクを生成できると同時に、「[SEG]」トークンを介した勾配バックプロパゲーションを有効にして MLLM のプロンプト生成機能を最適化できます。

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.

Sa2VA モデルは、参照セグメンテーション タスクで最先端の結果を達成し、Sa2VA-8B のスコアは RefCOCO、RefCOCO+、RefCOCOg でそれぞれ 81.6、76.2、および 78.9 cIoU であり、GLaMM-7B などの以前のシステムを上回っています。会話機能では、Sa2VA は、MME で 2128、MMbench で 81.6、SEED-Bench で 75.1 のスコアという優れたパフォーマンスを示しています。このモデルはビデオ ベンチマークに優れており、MeVIS、RefDAVIS17、および ReVOS で以前の最先端の VISA-13B を大幅に上回っています。さらに、競合他社と比較してモデル サイズが小さいことを考慮すると、Sa2VA のパフォーマンスは注目に値し、画像とビデオの両方の理解タスクにわたる効率と有効性を示しています。

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.

この論文では、研究者らは、SAM-2 のビデオ セグメンテーション機能と LLaVA の言語処理機能をうまく統合することにより、マルチモーダル理解が大幅に進歩した Sa2VA を紹介しました。このフレームワークの多用途性は、最小限のワンショット命令チューニングで多様な画像およびビデオ理解タスクを処理できる能力によって示され、知覚と言語理解を組み合わせるという長年の課題に対処します。参照セグメンテーションから会話タスクに至るまで、複数のベンチマークにわたる Sa2VA の強力なパフォーマンスは、ビジュアル コンテンツの緻密で根拠のある理解を実現する統合ソリューションとしての有効性を検証し、マルチモーダル AI システム分野での大きな前進を示しています。

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