Data Is All You Need! 生成式图文对数据最佳实践，数据集魔搭开源！

概要

23年10月底，OpenAI发布了 DALL-E 3 的技术报告《 Improving Image Generation with Better Captions 》，这篇技术报告的重点放在了 DALL-E 3 通过高质量的、详细的、生成式图像 caption（文本描述）进行训练后，提升 prompt following 能力。

契合的是，在DALL-E 3技术报告发表前，通义数据团队在图文对生产领域有一些初步的探索，以此为基础，延续 DALL-E 3 的思路，最终形成了三方面的产出：

1. 图文对系列标注工具：视觉对话，图生文，图文解释；
   
2. 使用生成式图文对，配合标注数据， finetune qw-vl-7b 模型，提供高质量/高效率的图文对生成方案；
   
3. 使用标注数据 finetune cn_clip，结合 SAM 分割，提供高质量的图文匹配数据生产链路；
   

省流

OpenAI结论： 通过使用高质量、详细的、生成式的图像 caption 进行训练，可以显着提高 text-to-image model 的 prompt following 能力。

通义数据团队实践结果：

1. 通过 Chain-of-Thought (CoT) Prompting 调用 GPT4V 产生高质量结构化 caption 数据，finetune qw-vl-7b 模型，生成数据参与到文生图模型的训练，模型的语义理解精确度提升约10%；
   
2. 对结构化 caption 中的细粒度 region caption 进行图文匹配，产生（caption, mask）pair 数据，进行 x-painting 任务训练，提升约5%
   
3. 来自sa1b数据集的1000w中英文图文对数据、分割数据以及图文匹配数据魔搭开源！开源链接：https://modelscope.cn/datasets/Tongyi-DataEngine/SA1B-Dense-Caption
   

数据质量

大量的图文对数据从何而来？通常而言是分为两块：

• 互联网公开数据：
  

互联网公开图文对数据的文本描述质量显而易见，不够好，或者说很差。

• 开源数据集： a. 图像文本描述往往过于简单（如 COCO），缺失背景，物体的位置和数量，图像中的文字等信息； b. 类如 LAION 等数据集、描述的是图像的相关问题，比如广告，emoji等，而不是图像具体信息。
  

那么更进一步，海量的、高质量的图文数据对从何而来？常规而言，标注是提升数据质量的有效手段。不过，图像描述的标注任务难度很大：将图片内容总结成一段详细且准确的描述，也许只有具备良好文字基础的摄影师能高效的完成。

DALL-E 3: “标注人员专注于对图像主题的简单描述，而忽略图像中描绘的背景细节或常识关系。”

对此通义数据团队开发的标注平台开放了图生文等标注能力，标注人员只需动动手指，点击图像中的关键元素，核对修改细节信息就能生成图像的详细的整体描述。

ok，高质量数据生产基本可以保障，那么海量高质量数据怎么生产呢？OpenAI 给出的答案是：训练一个 image captioner 来生成图像的 caption。延续这一思路，我们评测了目前的开源的 captioner model 在图像描述任务上的效果，发现幻觉、丢失信息等问题还普遍存在。但，不出意外 GPT4V 在图像描述任务上有着不错的效果。

ft-qw-vl-v1: 使用GPT4V生成数据训练

ft-qw-vl-v2:：使用人工校验后的GPT4V生成数据训练

海量数据生产

上文提到，GPT4V 在图像描述任务上效果不错。但 DALL-E 3 仍然选择了训练一个 image captioner 支持图像 caption 生产任务，DALL-E 3如此行为的真实原因不得而知，但我猜策，大概率和我们选择这一方向的原因一致：成本（性价比），亿级的 GPT4V 调用费用已经远远超出预算。

首先我们设计了图文对描述任务上的 Chain-of-Thought (CoT) Prompting，强调 GPT4V 关注细节、数量、姿态等信息，同时，引入图片的 origin caption 作为辅助信息。生产了十万量级结构化图像描述数据。这里的 origin caption 可以是 alt-text，也可以是简单的生成式/人工标注描述。

然后我们使用生成的十万量级数据，结合标注数据进行了 qw-vl-7b 的 finetune 工作，qw-vl-7b 的细粒度识别和理解能力和大量的中文训练预料，能很好的支持图文对理解任务。效果如表1，表2所示。

最后我们使用 finetune qw-vl-7b 进行了亿级的图文对数据标注。

图文匹配数据生产

得益于 iTAG 平台的图生文、图文解释等标注能力，产生十万量级的 golden data，包含详细的图像描述、细节描述列表、细节描述对应的图像 mask。我们使用这批数据 finetune cn_clip，结合 SAM 分割，进行了高质量的图文匹配数据生产。在测试集上，finetune_cn_clip 的表现如表4.1 - 4.3所示。其中 Flicker 为 Flicker-30k-zh 中抽取的5000条测试数据，文本平均长度为20；C0T GPT4V 为生成式数据中抽取的5000条测试数据，文本平均长度为136。

更多图文匹配效果预览： Caption-Region（https://test-bucket-duplicate.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/sure/ata_caption_region.html?OSSAccessKeyId=LTAI5tHCNh6VgpmCEKFgdJUo&Expires=3600001710331578&Signature=YUcjP2oXIdMRlDX4AXHnKDSNc50%3D）

开源计划

5月初，开源DataEngine-sa1b数据集: 生成式数据集，包含来自sa1b数据集的860w中英文（移除敏感数据）图文对数据、分割数据以及图文匹配数据；开源链接：https://modelscope.cn/datasets/Tongyi-DataEngine/SA1B-Dense-Caption

后续，开源DataEngine-anno数据集：人工标注数据集，包含抽取自coco, laion等数据集的部分中英文图文对数据、分割数据以及图文匹配数据；

致谢

• 感谢通义千问多模态团队的模型能力支持；
  
• 感谢通义万相团队的业务细节支持；
  
• 感谢通义数据团队提供海量数据和高效处理链路等各项支持；
  

参考文献和模型

1. https://github.com/OFA-Sys/Chinese-CLIP
   
2. https://cdn.openai.com/papers/dall-e-3.pdf
   
3. https://arxiv.org/abs/2304.02643
   
4. https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-VL-Chat