AI多模态论文解读：OmniCaptioner：多领域视觉描述生成框架（附脑图）

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论文题目：《OmniCaptioner: One Captioner to Rule Them All》

发表时间：2025年4月

论文地址：[2504.07089] OmniCaptioner: One Captioner to Rule Them All

本文作者：AIGCmagic社区刘一手

一句话总结：OmniCaptioner是一个多功能的视觉描述框架，能够为多种视觉领域生成细粒度的文本描述，显著提升视觉推理、图像生成和下游监督微调的效率。

研究背景

（1）研究问题：这篇文章要解决的问题是如何生成细粒度的文本描述，以覆盖广泛的视觉领域。现有的方法通常局限于特定类型的图像（如自然图像或几何图像），而本文提出的OMNICAPTIONER框架旨在为自然图像、视觉文本图像（如海报、用户界面、教科书）和结构化视觉（如文档、表格、图表）提供统一的解决方案。

（2）研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不同视觉领域之间进行有效的跨模态推理，如何将低层次的像素信息转换为语义丰富的文本表示，以及如何在监督微调（SFT）过程中实现更快的收敛和更少的数据需求。

（3）相关工作：该问题的研究相关工作有：图像描述生成、多模态大型语言模型（MLLMs）的预训练和微调、特定领域的MLLMs（如文档理解和数学MLLMs）。这些工作主要集中在特定领域的图像描述生成和多模态预训练，但缺乏一个统一的框架来处理多样化的视觉内容。

研究方法

论文提出了OMNICAPTIONER框架，用于解决跨视觉领域生成细粒度文本描述的问题。具体来说：

（1）多样化视觉描述数据集：首先，构建了一个多样化的描述数据集，涵盖自然图像、结构化图像、视觉文本图像和视频。数据集的多样性体现在领域多样性和描述公式多样性两个方面。

（2）描述生成流程：提出了一个两步描述生成管道，包括种子描述生成和描述扩展。种子描述生成阶段利用强大的闭源多模态模型GPT-4o生成初始描述，确保准确的像素到词的映射。描述扩展阶段则引入风格变化和领域特定的推理知识，生成多样化和上下文适当的描述。

（3）统一预训练过程：为了有效处理OMNICAPTIONER数据集的多域特性，采用了不同的系统提示来最小化任务冲突并提高任务协调。通过为特定图像类别定制系统提示和使用固定的问题模板，区分了预训练过程中的任务和数据类型。

实验设计

（1）视觉推理任务：在视觉推理任务中，使用详细的描述和相应的问题评估LLM的回答能力。选择了五个基准数据集：MME、Mathverse、Mathvision、MMMU和Olympiad bench。使用的LLMs包括Qwen2.5-3B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-32B-Instruct、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B和DeepSeek-R1-Distill-LLaMA-70B。

（2）SFT效率评估：评估SFT过程的效率，选择LLaVA-OneVision数据集进行评估。比较了OMNICAPTIONER和Qwen2-VL-Base+OV SFT在不同常用基准上的性能。

（3）文本到图像生成任务：微调文本到图像生成模型（如SANA-1.0-1.6B），使用不同描述生成器生成的图像描述对进行训练。训练设置使用1024 x 1024的分辨率，并在GenEval基准上评估模型的生成性能。

实验结果

（1）视觉推理任务：实验结果表明，将描述集成到增强推理能力的LLMs中，无需额外微调即可在多个推理基准上达到最先进的性能。OMNICAPTIONER插入的LLMs在MathVision等多个模型大小上显著优于现有模型，特别是在复杂的视觉和数学任务中。

（2）文本到图像生成任务：在GenEval基准上，OMNICAPTIONER模型显著提高了文本到图像生成的性能。与Qwen2-VL-Instruct相比，OMNICAPTIONER在颜色属性、正对象、位置、颜色和计数等方面的得分均有提升。

（3）SFT效率：OMNICAPTIONER在SFT过程中表现出色，使用较少的SFT样本即可达到与大规模SFT方法相当的性能。OMNICAPTIONER+OV SFT在多个评估基准上的表现优于Qwen2-VL-Base+OV SFT，表明OMNICAPTIONER在视觉感知方面的优越性。

论文结论

本文提出了OMNICAPTIONER框架，通过细粒度的像素到文本映射，实现了跨多样化领域的视觉和文本模态的桥接。该方法增强了增强推理能力的LLMs的视觉推理能力，并通过全面的语义保留实现了精确的文本到图像生成。OMNICAPTIONER开创了一个可扩展的多模态对齐和推理范式，实现了无缝的视觉语言互操作性，而无需昂贵的标签监督微调。

论文脑图

Omni-Captioner创新点总结

（1）统一的视觉描述框架：OMNICAPTIONER提出了一个统一的框架，用于生成跨不同领域的描述，包括自然图像、视觉文本图像和结构化图像。这种方法为更有效的广义视觉描述设定了新的标准，使视觉-语言理解更加有效和可扩展。

（2）全面的像素到文本转换：该框架利用详细的描述将低层像素信息转换为语义丰富的详细文本描述，有效地弥合了视觉和文本模态之间的差距。特别是，这增强了文本到图像生成的能力，通过提供更精确和上下文感知的文本指导，提高了视觉保真度和与预期语义的对齐。

（3）增强的视觉推理能力：通过整合详细的长上下文描述，OMNICAPTIONER方法增强了视觉推理能力，特别是当集成到像DeepSeek-R1系列这样的LLMs中时。利用OMNICAPTIONER提供的感知信息，LLMs可以在文本空间中进行推理和解决问题。

（4）高效的监督微调（SFT）过程：利用OMNICAPTIONER进行预训练的知识，SFT过程变得更加高效，需要更少的数据并实现更快的收敛。

（5）多样化的视觉领域覆盖：OMNICAPTIONER的框架支持多样化的视觉内容，包括自然图像、视觉文本图像（如海报、UI和教科书）和结构化图像（如表格、图表、方程和几何图）。

Omni-Captioner关键问题解答

问题1：OMNICAPTIONER框架在构建多样化视觉描述数据集方面有哪些具体的措施？
OMNICAPTIONER框架通过两个主要措施来构建多样化的视觉描述数据集：领域多样性和描述公式多样性。
（1）领域多样性：数据集涵盖了自然图像、结构化图像、视觉文本图像和视频。具体来源包括内部收藏、BLIP3Kale、DenseFusion、arXiv网站、开源的MMTab数据集、TinyChart、MAVIS和AutoGeo等。

（2）描述公式多样性：对于同一视觉输入，可能需要不同类型的描述。OMNICAPTIONER定义了多种描述格式，包括多语言（中文和英文）描述、不同粒度级别（从详细到简洁）和标签式描述。例如，对于自然图像，使用Qwen2.5-32B模型通过不同提示调整描述长度；对于视觉文本图像，使用Qwen2.5-32B模型将详细描述翻译成中文；对于结构化图像，优先保证种子描述的准确性，然后输入到Qwen2-VL-76B模型进行链式思维（CoT）风格的描述生成。

问题2：OMNICAPTIONER框架的两步描述生成管道具体是如何设计的？
OMNICAPTIONER框架的两步描述生成管道包括以下两个阶段：
（1）种子描述生成：在这个阶段，目标是生成一个尽可能准确的初始描述，涵盖图像中所有相关的视觉元素。该阶段利用强大的闭源多模态模型GPT-4o，通过精心设计的提示引导其描述自然图像和视觉文本图像中的所有可能视觉元素，确保准确的像素到词映射。对于通过代码生成的结构化图像，使用预定义的代码规则生成描述。生成的种子描述作为后续细化阶段的基础。

（2）描述扩展：在这个阶段，重点是增强和多样化生成的描述。通过引入双语输出（中文和英文）、不同长度（从详细到简短和标签式）以及注入与特定领域相关的推理知识，丰富描述的语义深度。例如，对于自然图像，使用Qwen2.5-32B模型通过不同提示调整描述长度；对于视觉文本图像，使用Qwen2.5-32B模型将详细描述翻译成中文；对于结构化图像，优先保证种子描述的准确性，然后输入到Qwen2-VL-76B模型进行链式思维（CoT）风格的描述生成。

问题3：OMNICAPTIONER框架在视觉推理任务中的表现如何？与其他模型相比有哪些优势？
OMNICAPTIONER框架在视觉推理任务中表现出色，具体优势如下：
（1）无需额外微调即可达到先进性能：将描述集成到增强推理能力的LLMs（如DeepSeek-R1系列）中，无需额外的微调即可在多个推理基准（如MathVision、MathVerse、MMMU和Olympiad bench）上达到最先进的性能。

（2）显著优于现有模型：OMNICAPTIONER插入的LLMs在多个模型大小上显著优于现有模型，特别是在复杂的视觉和数学任务中。例如，在MathVision基准上，OMNICAPTIONER+DS-R1-Distill-Qwen-7B和OMNICAPTIONER+DS-Distill-Qwen-32B分别达到了36.2和40.5的准确率，显著高于其他模型。

（3）增强的推理能力：通过详细的描述，OMNICAPTIONER框架使LLMs能够在文本空间中进行视觉推理，包括几何问题求解和空间分析，而无需直接的像素级感知。这种解耦感知和推理的方法避免了两种能力之间的冲突，提高了推理的准确性和有效性。