輕松拿捏4K高清圖像理解！這個多模态大模型自動分析網頁海報内容，打工人簡直不要太方便

一個可以自動分析 PDF、網頁、海報、Excel 圖表内容的大模型，對于打工人來說簡直不要太方便。

上海 AI Lab，香港中文大學等研究機構提出的 InternLM-XComposer2-4KHD（簡寫爲 IXC2-4KHD）模型讓這成爲了現實。

相比于其他多模态大模型不超過 1500x1500 的分辨率限制，該工作将多模态大模型的最大輸入圖像提升到超過 4K （3840 x1600）分辨率，并支持任意長寬比和 336 像素～4K 動态分辨率變化。

發布三天，該模型就登頂 Hugging Face 視覺問答模型熱度榜單第一。

輕松拿捏 4K 圖像理解

先來看效果 ~

研究人員輸入論文（ShareGPT4V: Improving Large Multi-Modal Models with Better Captions）的首頁截圖（分辨率爲 2550x3300），并詢問論文哪個模型在 MMBench 上的性能最高。

需要注意的是，該信息在輸入截圖的正文文字部分并未提及，僅僅出現在一個相當複雜的雷達圖中。面對這麽刁鑽的問題，IXC2-4KHD 成功理解了雷達圖中的信息，正确回答問題。

面對更加極端分辨率的圖像輸入（816 x 5133），IXC2-4KHD 輕松理解圖像包括 7 個部分，并準确說明了每個部分包含的文字信息内容。

随後，研究人員還在 16 項多模态大模型評測指标上全面測試了 IXC2-4KHD 的能力，其中 5 項評測（DocVQA、ChartQA、InfographicVQA、TextVQA、OCRBench）關注模型的高分辨率圖像理解能力。

僅僅使用 7B 參數量，IXC2-4KHD 在其中 10 項評測取得了媲美甚至超越 GPT4V 和 Gemini Pro 的結果，展現了不局限于高分辨率圖像理解，而是對各種任務和場景的泛用能力。

△僅 7B 參數量的 IXC2-4KHD 性能媲美 GPT-4V 和 Gemini-Pro 如何實現 4K 動态分辨率？

爲了實現 4K 動态分辨率的目标，IXC2-4KHD 包括了三個主要設計：

（1）動态分辨率訓練：

△4K 分辨率圖像處理策略

在 IXC2-4KHD 的框架中，輸入圖像在保持長寬比的情況下，被随機放大到介于輸入面積和最大面積（不超過 55x336x336，等價于 3840 x1617 分辨率）的一個中間尺寸。

随後，圖像被自動切塊成多個 336x336 的區域，分别抽取視覺特征。這種動态分辨率的訓練策略可以讓模型适應任意分辨率的視覺輸入，同時也彌補了高分辨率訓練數據不足的問題。

實驗表明，随着動态分辨率上限的增加，模型在高分辨率圖像理解任務（InfographicVQA、DocVQA、TextVQA）上實現了穩定的性能提升，并且在 4K 分辨率仍然未達到上界，展現了更高分辨率進一步擴展的潛力。

（2）添加切塊布局信息：

爲了使模型能夠适應變化豐富的動态分辨率，研究人員發現需要将切塊布局信息作爲額外的輸入。爲了實現這個目的，研究人員采取了一種簡單的策略：一個特殊的‘換行’（’ n ’）令牌被插入到每一行的切塊之後，用于告知模型切塊的布局。實驗表明，添加切塊布局信息，對于變化幅度比較小的動态分辨率訓練（HD9 代表切塊區域個數不超過 9）影響不大，而對于動态 4K 分辨率訓練則可以帶來顯著的性能提升。