這篇文章是由中科大和字節(jié)跳動(dòng)合作，在2023年8月23日上傳到arXiv上的文章。這篇文章提出UniDoc，一個(gè)統(tǒng)一的多模態(tài)大模型（LMM）。UniDoc主要聚焦于包含文字的圖像的多模態(tài)理解任務(wù)。相比于以往的多模態(tài)大模型，UniDoc具備它們所不具備的文字檢測、識別、spotting(端到端OCR)的能力。此外，文章中實(shí)驗(yàn)表明，這些能力的學(xué)習(xí)能夠彼此促進(jìn)。

方法框架

如上圖所示，UniDoc基于預(yù)訓(xùn)練的視覺大模型及大語言模型，將文字的檢測、識別、spotting(圖中未畫出)、多模態(tài)理解等四個(gè)任務(wù)，通過多模態(tài)指令微調(diào)的方式，統(tǒng)一到一個(gè)框架中。具體地，輸入一張圖像以及一條指令（可以是檢測、識別、spotting、語義理解），UniDoc提取圖像中的視覺信息和文字信息，結(jié)合自然語言指令以及大語言模型的世界知識，做出相應(yīng)回答。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集

作者團(tuán)隊(duì)收集了大量的PPT圖像，并提取其中文字實(shí)例和對應(yīng)的bbox。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建多任務(wù)的指令微調(diào)數(shù)據(jù)集。文章認(rèn)為，PPT圖片中文字具有各種各樣的大小、字體、顏色、風(fēng)格等，且PPT中視覺元素豐富多樣，適合用于構(gòu)建涉及文字圖像的多模態(tài)任務(wù)的訓(xùn)練。以spotting任務(wù)為例，其指令如下圖所示。其中的 term 表示”imgae“，”photo“等隨機(jī)名詞，以增加指令多樣性。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

多模態(tài)理解

從上述六個(gè)例子可以看到，UniDoc不僅可以有效提取圖像中的視覺信息、文字信息，更可以結(jié)合其豐富的世界知識進(jìn)行合理地回答。

對于無文字的圖像，UniDoc同樣可以準(zhǔn)確地進(jìn)行問答。

在多個(gè)多模態(tài)問答基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上，UniDoc實(shí)現(xiàn)了優(yōu)越的性能。

文字檢測、識別、spotting

上圖中，第一行的四個(gè)case來自于WordArt數(shù)據(jù)集，第二行的四個(gè)case來自于TotalText數(shù)據(jù)集。可以看到，雖然這些行級別的文字圖像呈現(xiàn)不同的字體以及不規(guī)則的文字分布，UniDoc仍然能夠進(jìn)行準(zhǔn)確地識別。

上圖中六個(gè)case中，文字存在部分的缺失，UniDoc仍然能夠進(jìn)行準(zhǔn)確地識別。

上圖中四個(gè)case展示了UniDoc在TotalText數(shù)據(jù)集上的檢測效果。

在多個(gè)文字識別基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上，UniDoc實(shí)現(xiàn)了優(yōu)越的性能。

消融實(shí)驗(yàn)

有趣的消融實(shí)驗(yàn)：對于同一張輸入圖像，spotting指令（右）規(guī)避了識別指令（左）的識別遺漏現(xiàn)象。