厦门大学 发布 MIHBench 数据集, 应用在 多模态模型、图像处理 领域

厦门大学 本次发布的数据集 MIHBench, MIHBench是一个专门为评估多模态大型语言模型（MLLM）中多图像对象相关幻觉而设计的基准。该数据集包含3527张图像和4000个问题，涵盖了三个核心任务：多图像对象存在幻觉、多图像对象计数幻觉和对象身份一致性幻觉。MIHBench旨在解决多图像输入场景下MLLM的幻觉问题，通过系统地研究和评估，揭示了多图像输入对幻觉频率、传播和敏感度的影响。为应对这些挑战，论文提出了动态注意力平衡（DAB）机制，该机制在解码过程中调节图像之间的注意力分布，有效地减少了幻觉的发生，并增强了多图像场景下的语义整合和推理稳定性。

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