视觉ChatGPT来了，微软发布，代码已开源｜图像

　　编辑：陈萍、小舟

　　Visual ChatGPT 将 ChatGPT 和一系列可视化基础模型连接起来，以支持在聊天过程中发送和接收图像。

　　近年来，大型语言模型（LLM）取得了令人难以置信的进展，尤其是去年 11 月 30 日，OpenAI 重磅推出的聊天对话模型 ChatGPT，短短三个月席卷社会各个领域。ChatGPT 会的东西五花八门，能陪你聊天、编写代码、修改 bug、解答问题……

　　但即便是非常强大的 ChatGPT 也存在短板，由于它是用单一语言模态训练而成，因此其处理视觉信息的能力非常有限，相比较而言，视觉基础模型（VFM，Visual Foundation Models）在计算机视觉方面潜力巨大，因而能够理解和生成复杂的图像。例如，BLIP 模型是理解和提供图像描述的专家；大热的 Stable Diffusion 可以基于文本提示合成图像。然而由于 VFM 模型对输入 - 输出格式的苛求和固定限制，使得其在人机交互方面不如会话语言模型灵活。

　　我们不禁会问，能否构建一个同时支持图像理解和生成的类似 ChatGPT 的系统？一个直观的想法是训练多模态对话模型。然而，建立这样一个系统会消耗大量的数据和计算资源。此外，另一个挑战是，如果我们想整合语言和图像以外的模态，比如视频或语音，该怎么办？每次涉及新的模态或功能时，是否有必要训练一个全新的多模态模型？

　　来自微软亚洲研究院的研究者提出了一个名为 Visual ChatGPT 的系统来回答上述问题，他们将 ChatGPT 和多个 SOTA 视觉基础模型连接，实现在对话系统中理解和生成图片。为了方便复现，该研究已经将代码完全开源。

　　

　　论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.04671.pdf

　　项目地址：https://github.com/microsoft/visual-chatgpt

　　他们不是从头开始训练一个新的多模态 ChatGPT，而是直接基于 ChatGPT 构建 Visual ChatGPT，并结合了各种 VFM。为了弥合 ChatGPT 和这些 VFM 之间的差距，该研究提出了一个 Prompt Manager，其支持以下功能：

　　1）明确告诉 ChatGPT 每个 VFM 的功能并指定输入输出格式；

　　2) 将不同的视觉信息，例如 png 图像、深度图像和 mask 矩阵，转换为语言格式以帮助 ChatGPT 理解；

　　3) 处理不同 VFM 的历史、优先级和冲突。

　　在 Prompt Manager 的帮助下，ChatGPT 可以利用这些 VFM，并以迭代的方式接收它们的反馈，直到满足用户的需求或达到结束条件。

　　总结而言，本文贡献如下：

　　提出 Visual ChatGPT，打开了 ChatGPT 和 VFM 连接的大门，使 ChatGPT 能够处理复杂的视觉任务；设计了一个 Prompt Manager，其中涉及 22 个不同的 VFM，并定义了它们之间的内在关联，以便更好地交互和组合；进行了大量的零样本实验，并展示了大量的案例来验证 Visual ChatGPT 的理解和生成能力。

　　如图 1 所示，用户上传了一张黄色花朵的图像，并输入一条复杂的语言指令「请根据该图像生成的深度图在生成一朵红色花朵，然后逐步将其制作成卡通图片。」在 Prompt Manager 帮助下，Visual ChatGPT 启动了和 VFM 相关的执行链。

　　其执行过程是这样的，首先是深度估计模型，用来检测图像深度信息；然后是深度 - 图像模型，用来生成具有深度信息的红花图像；最后利用基于 Stable Diffusion 的风格迁移 VFM 将该图像风格转换为卡通图像。

　　在上述 pipeline 中，Prompt Manager 作为 ChatGPT 的调度器，提供可视化格式的类型并记录信息转换的过程。最后，当 Visual ChatGPT 从 Prompt Manager 获得卡通提示时，它将结束执行 pipeline 并显示最终结果。

　　

　　在接下来的示例中，用户输入提示：你能帮我生成一张猫的图像吗？收到指示后，Visual ChatGPT 生成一张正在看书的猫的图像。

　　

　　你还可以要求 Visual ChatGPT 将图像中的猫换成狗，然后把书删除：

　　

　　你甚至还能要求 Visual ChatGPT 生成 canny 边缘检测，然后基于此生成另一张图像：

　　

　　接下来我们看看该研究是如何实现的。

　　方法：Visual ChatGPT

　　下图为 Visual ChatGPT 概览。左边进行了三轮对话，中间是 Visual ChatGPT 如何迭代调用 Visual Foundation Models 并提供答案的流程图。右侧展示了第二次 QA 的详细过程。

　　

　　系统原则 prompt 管理

　　Visual ChatGPT 是一个集成了不同 VFM 来理解视觉信息并生成相应答案的系统。因此，Visual ChatGPT 需要定制一些系统原则，并将其转化为 ChatGPT 可以理解的 prompt。这些 prompt 有多种用途，包括：

　　Visual ChatGPT 本身的用途：Visual ChatGPT 旨在协助完成一系列与文本和视觉相关的任务，例如 VQA、图像生成和编辑；VFM 的可访问性：Visual ChatGPT 可以访问 VFM 列表来解决各种 VL（ vision-language ） 任务。使用哪种基础模型完全由 ChatGPT 模型本身决定，因此 Visual ChatGPT 可以轻松支持新的 VFM 和 VL 任务；文件名敏感度：Visual ChatGPT 根据文件名访问图像文件，使用精确的文件名以避免歧义至关重要，因为一轮对话可能包含多个图像及其不同的更新版本，滥用文件名会导致混淆图片。因此，Visual ChatGPT 被设计为严格使用文件名，确保它检索和操作正确的图像文件；Chain-of-Thought：如上图 1 所示生成卡通图片的过程，涉及深度估计、深度到图像和风格转换的 VFM，这种看似简单的命令可能需要多个 VFM，为了通过将查询分解为子问题来解决更具挑战性的查询，Visual ChatGPT 引入了 CoT 以帮助决定、利用和调度多个 VFM；推理格式的严谨性：Visual ChatGPT 必须遵循严格的推理格式。因此，该研究使用精细的正则表达式匹配算法解析中间推理结果，并为 ChatGPT 模型构建合理的输入格式，以帮助其确定下一次执行，例如触发新的 VFM 或返回最终响应；可靠性作为一种语言模型，Visual ChatGPT 可能会伪造假图像文件名或事实，这会使系统不可靠。为了处理此类问题，该研究对 prompt 进行了设计，要求 Visual ChatGPT 忠于视觉基础模型的输出，而不是伪造图像内容或文件名。此外，多个 VFM 的协作可以提高系统可靠性，因此本文构建的 prompt 将引导 ChatGPT 优先利用 VFM，而不是根据对话历史生成结果。

　　下表为 Visual ChatGPT 支持的 22 种基础模型：

　　

　　基础模型的 prompt 管理

　　Visual ChatGPT 配备了多个 VFM 来处理各种 VL 任务。由于这些不同的 VFM 可能有一些相似之处，例如，图像中对象的替换可以被视为生成新图像，图像到文本（I2T）任务和图像问答（VQA）任务都可以理解为根据提供的图像给出响应，区分它们至关重要。如图 3 所示，Prompt Manager 具体定义了以下几个方面来帮助 Visual ChatGPT 准确理解和处理 VL 任务：

　　名称：名称 prompt 为每个 VFM 提供了整体功能的抽象，例如回答关于图像的问题，它不仅有助于 Visual ChatGPT 简明扼要地理解 VFM 的用途，而且名称还是 VFM 的入口。用法：用法 prompt 描述了应该使用 VFM 的特定场景。例如，Pix2Pix 模型适用于改变图像的风格。提供此信息有助于 Visual ChatGPT 做出将哪个 VFM 用于特定任务的明智决策。输入 / 输出：输入和输出 prompt 概述了每个 VFM 所需的输入和输出格式，因为格式可能有很大差异，并且为 Visual ChatGPT 正确执行 VFM 提供明确的指导至关重要。示例（可选）：示例 prompt 是可选的，但它可以帮助 Visual ChatGPT 更好地理解如何在特定的输入模板下使用特定的 VFM 以及处理更复杂的查询。

　　

　　用户查询的 prompt 管理

　　

　　Visual ChatGPT 支持多种用户查询，包括语言或图像，简单或复杂的查询，以及多张图片的引用。Prompt Manager 从以下两个方面处理用户查询：

　　生成唯一的文件名。Visual ChatGPT 可以处理两种类型的图像相关查询：涉及新上传图像的查询和涉及引用现有图像的查询。对于新上传的图像，Visual ChatGPT 会生成一个具有通用唯一标识符 (UUID) 的唯一文件名，并添加一个前缀字符串「image」来表示相对目录，例如「image/.png」。虽然新上传的图像不会被输入 ChatGPT，但会生成一个虚假的对话历史记录，其中包含一个说明图像文件名的问题和一个表明图像已收到的答案。这个虚假的对话历史有助于以下对话。对于涉及引用现有图像的查询，Visual ChatGPT 会忽略文件名检查。这种方法已被证明是有益的，因为 ChatGPT 能够理解用户查询的模糊匹配，前提是它不会导致歧义，例如 UUID 名称。

　　确保正确触发 VFM。为了保证 Visual ChatGPT 的 VFM 成功触发，该研究在 后面附加了一个后缀提示，这个提示有两个目的：1）提示 Visual ChatGPT 使用基础模型，而不是仅仅依靠它的想象；2) 鼓励 Visual ChatGPT 提供由基础模型生成的特定输出，而不是通用响应。

　　基础模型输出的 prompt 管理

　　

　　对于来自不同 VFM

　　

　　的中间输出，Visual ChatGPT 将隐式汇总并将它们提供给 ChatGPT 进行后续交互，即调用其他 VFM 进行进一步操作，直到达到结束条件或将结果反馈给 ChatGPT 用户。内部步骤可以拆解为生成链式文件名、调用 VFM、询问用户更多细节以确定用户命令。

　　实验及结果

　　多轮对话完整案例

　　图 4 为 Visual ChatGPT 进行的 16 轮多模态对话案例。在本例中，用户同时询问文本和图像问题，Visual ChatGPT 能够以文本和图像的方式给出响应。

　　

　　Prompt Manager 案例研究

　　系统原则 prompt 管理分析研究如图 5 所示：为了验证系统原则 prompt 的有效性，该研究从中删除了不同的部分来比较模型性能。结果显示每次移除都会导致不同的容量退化。

　　

　　图 6 为基础模型 prompt 管理的案例分析。前面也提到 VFM 的名称非常重要，需要明确定义。当名称缺失或模糊时，Visual ChatGPT 会进行多次猜测，直到找到现有的 VFM，或遇到错误终止，如左上角所示。此外，VFM 应清楚地描述在特定的场景下所使用的模型，以避免错误的响应，右上图显示风格迁移被错误地处理成替换。还有一点需要注意的是，输入输出格式的 prompt 要准确，避免参数错误，如左下图。示例 prompt 可以帮助模型处理复杂的用法，但它是可选的，如右下图所示，虽然本文删除了示例 prompt，但 ChatGPT 还可以总结对话历史和人类意图以使用正确的 VFM。

　　

　　图 7 上半部分分析了用户查询 prompt 管理的案例研究，图 7 底部分析了模型输出的 prompt 管理案例。

　　

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