MILS – Meta AI 推出的零样本生成高质量多模态描述方法-爱论文

MILS是什么

MILS（Multimodal Iterative LLM Solver）是Meta AI提出的无需训练即可赋予大型语言模型（LLM）多模态能力的方法。通过多步推理，提示LLM生成候选输出，对每个输出进行评分和迭代反馈，最终生成任务解决方案。MILS的核心优势在于无需对LLM进行额外训练，可处理多种多模态任务，如零样本图像、视频和音频描述等。应用于媒体生成，通过提示重写改进文本到图像的生成效果，进行风格转换。

MILS的主要功能

多模态理解任务图像描述生成：为给定的图像生成准确的文本描述。视频描述生成：为视频生成描述性文本，捕捉视频中的关键内容。音频描述生成：为音频生成描述性文本，捕捉音频中的关键声音信息。跨模态推理：通过将不同模态（如图像、音频）映射到文本空间，实现模态之间的推理和组合。多模态生成任务高质量图像生成：通过优化文本提示词，提升文本到图像（T2I）生成模型的输出质量。风格迁移：将一种图像的风格应用到另一张图像上，同时保持内容不变。跨模态生成：例如通过音频生成图像，将音频和图像的语义概念结合生成新的图像。

MILS的技术原理

生成器：目标是为给定任务生成候选输出。接收任务描述文本和来自评分器的反馈评分，基于这些信息生成下一组候选方案。使用LLM来建模，能接收文本输入并进行推理。生成器的输出不限于文本，可以用于引导后续模型生成其他模态数据（如图像）。评分器：目标是对生成器生成的候选方案进行评分，评估其与测试样本的匹配程度。可以采用多种不同的实现方式，例如低级图像处理函数（比较纹理）或经过训练的机器学习模型（如CLIP）。零样本多模态描述：MILS能在无需训练的情况下，为图像、视频和音频生成高质量的描述内容，打破了传统多模态任务需要大量标注数据进行训练的限制。多步推理与迭代优化：MILS基于LLM的多步推理能力，首先提示LLM生成多个候选输出。每个候选输出会被评分，通过迭代反馈的方式不断优化，最终生成最优的任务解决方案。无梯度优化：作为一种无梯度优化方法，MILS不需要通过反向传播进行训练，通过评分和反馈机制逐步改进输出结果。多模态嵌入逆向映射：MILS能将多模态嵌入逆向映射为文本，实现跨模态算术等复杂应用。

MILS的项目地址

GitHub仓库：https://github.com/facebookresearch/MILSarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.18096

MILS的应用场景

社交媒体内容生成：自动生成图像描述，用于社交媒体平台的自动配文功能。多模态检索与推荐：MILS可以用于多模态检索系统，例如通过图像、视频或音频的特征向量进行相似性检索，实现快速准确的内容推荐。视觉问答与内容理解：在视觉问答任务中，MILS能结合图像和文本信息，生成准确的答案。可以应用于智能助手和自动化问答系统。多模态RAG：MILS可以与多模态检索系统结合，将图像、音频、视频等数据类型集成到生成过程中，增强语言模型的生成能力。