GAR: 領域把握AIで画像理解を革新！

紹介論文

今回紹介する論文はGrasp Any Region: Towards Precise, Contextual Pixel Understanding for
Multimodal LLMsという論文です。

この論文を一言でまとめると

ByteDanceのGARは、マルチモーダルLLMにおける領域レベルの画像理解を高度化します。この記事では、GARの革新的な技術、GAR-Benchによる評価、そしてその応用可能性について解説します。読者は、GARの仕組みを理解し、自身のプロジェクトへの応用を検討できるようになります。

はじめに：マルチモーダルLLMの新たな地平

　AI技術の進化は目覚ましく、特にマルチモーダルLLM（MLLM）の分野では、テキストと画像といった異なる種類の情報を組み合わせて理解する能力が飛躍的に向上しています。しかし、現在のMLLMには、複雑なシーンを細部まで分析したり、オブジェクト間の微妙な関係性を把握したりするのが難しいという課題が残されています。

　例えば、画像全体の内容に関する一般的な質問には答えられても、密集した環境でのオブジェクトの識別、複雑なオブジェクトの詳細の理解、複数の要素が複雑に絡み合った状況の理解は得意ではありません。従来のMLLMは、与えられた領域を独立して理解することに特化しているため、グローバルなコンテキスト（文脈）を考慮に入れることが難しいのです。

　このような状況を打破するために、ByteDanceは新たなアプローチとしてGrasp Any Region（GAR）を開発しました。GARは、領域レベルの視覚理解を包括的に行うための技術です。GARは、RoI-Aligned Feature Replayという独自の技術を活用することで、グローバルなコンテキストを考慮した正確な知覚と、複数のプロンプト間の相互作用のモデリングを可能にしました。

　GARの登場によって、MLLMは、単に画像に写っているものを説明するだけでなく、その背景にある文脈や要素間の関係性を理解し、より高度な推論を行うことができるようになります。これは、AIが人間のように世界を認識し、理解するための大きな一歩と言えるでしょう。

　GARは、キャプション生成の精度を高めるだけでなく、複数のプロンプト間の関係性をモデル化し、高度な理解能力を発揮します。これは、AIが視覚情報をより深く理解し、複雑なタスクをこなす上で非常に重要な能力です。

　領域レベルの理解は、画像内の特定の領域に関する詳細な情報を把握するために不可欠です。これにより、オブジェクトの識別、シーンの理解、質問応答などのタスクにおいて、より正確でコンテキストに基づいた結果を得ることができます。GARは、領域レベルの理解を促進することで、MLLMがより複雑な視覚情報を処理し、人間のような知覚能力に近づくことを可能にします。

　次のセクションでは、GARの核心技術であるRoI-Aligned Feature Replayについて詳しく解説します。この技術が、グローバルコンテキストとローカルディテールの両立をどのように実現しているのかを理解することで、GARの革新性をより深く理解できるでしょう。

GARの核心技術：コンテキストを捉えるRoI Replay

本セクションでは、ByteDanceが開発した「Grasp Any Region (GAR)」の核心技術であるアーキテクチャとRoI-Aligned Feature Replayについて、詳しく解説します。これらの技術が、グローバルコンテキストとローカルディテールの両立をどのように実現しているのかを理解することで、GARが従来の領域レベルの画像理解AIと一線を画す理由が見えてきます。

GARのアーキテクチャ：全体像と詳細情報の融合

GARのアーキテクチャは、大きく分けて以下の3つの要素で構成されています。

1. **単一のビジュアルエンコーダ**: シーン全体の全体的な特徴マップを作成し、グローバルコンテキストを保持します。これにより、画像全体の関係性を捉え、局所的な情報だけでは判断できない状況を理解することが可能になります。
2. **RoI-Aligned Feature Replayメカニズム**: 特定のオブジェクトに関する高忠実度の特徴を抽出します。このメカニズムについては後ほど詳しく解説します。
3. **言語モデル（LLM）**: グローバルコンテキストの特徴と詳細なローカルの特徴を入力として受け取り、複雑な関係とインタラクションを正確に推論します。

RoI-Aligned Feature Replay技術：コンテキストを捉える鍵

RoI-Aligned Feature Replayは、GARの中核となる技術であり、グローバルコンテキストとローカルディテールの両方を効果的に活用するために設計されています。この技術は、以下のステップで動作します。

1. **入力マスクの利用**: ユーザーが指定した関心領域（例えば、特定のオブジェクト）を示す入力マスクに基づいて、その領域の境界ボックスを特定します。
2. **グローバル特徴マップからの特徴ベクトル収集**: 単一のビジュアルエンコーダによって作成されたグローバル特徴マップから、特定された境界ボックス内の関連する特徴ベクトルを収集します。

重要な点は、**特徴ベクトルが画像全体で計算される**という点です。つまり、収集された特徴は周囲の状況（コンテキスト）を認識しているため、ローカル処理のみに依存するアプローチ（例えば、特定の領域を切り出して個別に処理する）の落とし穴を回避できます。

グローバルコンテキストとローカルディテールの両立：賢い画像理解の実現

GARは、RoI-Aligned Feature Replay技術を通じて、グローバルコンテキストとローカルディテールの両方を言語モデル（LLM）に提供します。これにより、LLMはより正確でコンテキストに基づいた推論を行うことが可能になり、従来の領域レベルの画像理解AIが苦労していたタスクでも優れたパフォーマンスを発揮します。

例えば、以下の例を考えてみましょう。

* **カエルの形をしたスリッパ**: 従来のAIは、カエルの形をしたスリッパだけを見て、それを本物のカエルと誤認する可能性があります。しかし、GARは周囲のコンテキスト（例えば、寝室の床に置かれている）を考慮することで、それがスリッパであることを正しく認識できます。
* **鏡に映った像**: GARは、鏡に映った像が現実の物体ではないことを、周囲の状況から判断することができます。従来のAIでは、鏡像と現実の物体を区別することが難しい場合があります。

これらの例からわかるように、GARはグローバルコンテキストとローカルディテールの両立を実現することで、より賢く、人間らしい画像理解を可能にしているのです。

本セクションでは、GARのアーキテクチャとRoI-Aligned Feature Replay技術について詳しく解説しました。次のセクションでは、GARの性能を評価するために開発された新たな評価基準である「GAR-Bench」についてご紹介します。

GAR-Bench：領域理解AIの新たな評価基準

マルチモーダルLLM（MLLM）の進化において、モデルの性能を客観的に評価するベンチマークの存在は不可欠です。ByteDanceが提案するGAR-Benchは、従来の評価基準の限界を克服し、より高度な領域理解AIの評価を可能にする、革新的なベンチマークスイートです。

GAR-Benchの設計思想：真の理解能力を測る

GAR-Benchは、単なるオブジェクト認識やキャプション生成能力だけでなく、MLLMがコンテキストを理解し、複数のオブジェクト間の関係性を把握し、複雑な推論を実行できるかどうかを評価することに重点を置いて設計されています。

具体的には、GAR-Benchは以下の2つの主要なコンポーネントで構成されています。

* **GAR-Bench-Cap：** 複数のビジュアルプロンプト（画像中の特定領域）間の関係性を記述する能力を評価します。モデルは、与えられた画像と複数のプロンプトに基づいて、それらの関係性を正確かつ自然な文章で表現する必要があります。
* **GAR-Bench-VQA：** 視覚的な質問応答タスクを通じて、モデルの理解能力を多角的に評価します。このタスクは、さらに以下の2つのサブタスクに分かれます。
* **知覚（Perception）：** 単一のオブジェクトの基本的な属性（色、形、材質、テクスチャなど）を認識する能力を評価します。
* **推論（Reasoning）：** ローカルなプロンプト、グローバルコンテキスト、そして複数のプロンプト間の関係性を統合し、論理的な結論を導き出す、より高度な認知能力を評価します。位置関係の把握、非エンティティの認識、そして複雑な関係性の理解などが含まれます。

マルチリージョンでのインタラクションと複雑な推論の評価

GAR-Benchの最大の特徴は、複数のビジュアルプロンプトを含むテストケースを多く含んでいる点です。これにより、モデルが複数の視覚領域からの情報を統合し、複雑なオブジェクトアセンブリや相互作用を理解する能力を評価することができます。

さらに、GAR-Benchは、冗長な情報を含むテストケースも用意されています。これにより、モデルが関係性のない情報を無視し、重要な情報に集中する能力を評価することができます。

従来の評価基準との違い：より実践的な評価を目指して

従来の領域レベルのベンチマークは、主に単一のプロンプトに対するキャプションの品質を評価することに重点を置いており、言語ベースの評価指標（BLEUスコアなど）を使用していました。しかし、これらの指標は、必ずしも人間の判断と一致しない場合があり、モデルの真の理解能力を反映しているとは限りません。

GAR-Benchは、これらの問題を克服するために、以下の点を重視しています。

* **複数のプロンプト間の関係性の評価：** モデルがシーン全体を理解し、オブジェクト間の関係性を把握する能力を評価します。
* **VQAプロトコルによる理解能力の直接測定：** モデルが質問に正確に答える能力を評価することで、記述的な流暢さだけでなく、真の理解能力を測定します。
* **動的なインタラクティブダイアログへの評価のシフト：** 静的な記述だけでなく、質問応答を通じてモデルとのインタラクションを評価することで、より実践的な評価を目指します。

GAR-Benchは、領域理解AIの進歩を加速するための重要なツールとなるでしょう。今後の研究において、GAR-Benchを活用することで、より高度で人間らしい知覚能力を持つMLLMの開発が期待されます。

実験結果：最先端技術を凌駕するGARの性能

GAR（Grasp Any Region）は、その名の通り、画像内のあらゆる領域を把握し、理解するAI技術です。ByteDanceによって開発されたこの技術は、マルチモーダルLLM（Large Language Models）の領域において、まさにゲームチェンジャーとなる可能性を秘めています。その性能を裏付ける実験結果を、詳細に分析していきましょう。

GAR-1BとGAR-8B：詳細な実験結果の分析

GARの性能を評価するために、様々なベンチマークテストが実施されました。特に注目すべきは、GAR-Bench、DLC-Bench、VideoRefer-Benchといった、画像理解AIの性能を測る上で重要な指標となるテストでの結果です。

• GAR-Bench-VQA: GAR-8Bは、54.5%という驚異的な全体スコアを達成し、あのGPT-40をも凌駕しました。
• GAR-Bench-Cap: GAR-1BとGAR-8Bは、それぞれ57.5と62.2という最高スコアを獲得。Gemini-2.5-Proといった強力なモデルを上回る結果となりました。
• DLC-Bench: GAR-1BとGAR-8Bは、DAM-3Bなどのトップモデルを上回り、詳細な領域レベルのキャプション生成能力を示しました。
• VideoRefer-Bench: GAR-8Bは、ゼロショット設定においてさえ、ドメイン内モデルであるVideoRefer-7Bを上回るという、驚くべき汎化能力を実証しました。

これらの結果から、GARが静止画だけでなく、動画に対しても高い理解能力を持つことがわかります。

キャプション生成におけるGARの革新性

GARは、従来のAIモデルと比較して、より詳細かつ正確なキャプションを生成することができます。これは、GARが画像全体を考慮し、領域間の関係性を把握する能力に起因します。例えば、複雑なシーンにおいて、あるオブジェクトが別のオブジェクトにどのように関連しているかを正確に記述することができます。これにより、ユーザーは画像の内容をより深く理解することが可能になります。

VQA（Visual Question Answering）におけるGARの優位性

VQAは、画像に関する質問にAIが答えるタスクです。GARは、VQAにおいても優れた性能を発揮します。これは、GARが画像内のオブジェクトを正確に識別し、それらの関係性を理解する能力によるものです。例えば、GARは、「この画像に写っている動物は何ですか？」といった質問に対して、正確かつ詳細な回答を提供することができます。さらに、GARは、より複雑な推論を必要とする質問にも対応することができます。

ビデオへの応用：GARの可能性

GARは、静止画だけでなく、動画の理解にも応用することができます。動画内のオブジェクトの動きや、時間的な変化を把握することで、より高度な動画理解が可能になります。例えば、GARは、スポーツの試合のハイライトシーンを自動的に抽出したり、動画の内容を要約したりすることができます。この技術は、エンターテイメント、教育、セキュリティなど、様々な分野での応用が期待されています。

これらの実験結果は、GARが従来の最先端技術を凌駕する、非常に強力な画像理解AIであることを示しています。GARは、キャプション生成、VQA、そしてビデオ理解といった様々なタスクにおいて、優れた性能を発揮し、今後のAI研究に大きな影響を与えることが期待されます。

GARの応用と今後の展望

GAR（Grasp Any Region）技術は、その正確な領域レベルの理解能力を活かし、さまざまな分野で革新的な応用が期待されています。また、今後の研究開発によって、さらに多くの可能性が開かれるでしょう。

GARの潜在的な応用分野

• 医療画像分析：病変や異常を正確に識別し、診断を支援します。例えば、CTスキャンやMRI画像から、がん細胞を高精度に検出することが期待されます。
• 自動運転：歩行者、交通標識、その他の重要なオブジェクトを認識し、ナビゲーションと安全性を向上させます。複雑な交差点での歩行者の認識や、悪天候下での標識の認識などに役立ちます。
• 小売業：製品の配置、顧客の行動、在庫管理を最適化します。例えば、顧客がどの商品を手に取ったか、どの棚の前で立ち止まったかなどを分析し、店舗レイアウトの改善に繋げることができます。
• 教育：教材の理解度を深めたり、インタラクティブな学習体験を提供します。例えば、歴史的な写真の中の特定の人物や場所について、より詳細な情報を提供することが可能です。
• エンターテイメント：ゲームや映画などのインタラクティブコンテンツをより自然に、そして魅力的にします。例えば、ゲーム内のキャラクターがプレイヤーの行動に応じて、より自然な反応を示すなどが考えられます。

今後の研究の方向性

GAR技術はまだ発展途上にあり、今後の研究によって、さらにその可能性を広げることができます。

• ビデオ処理能力の向上：時間的な情報をより効果的にモデル化し、動きの変化を理解することで、動画コンテンツの理解を深めます。例えば、動画内の人物の行動を認識し、その意図を理解するなどが考えられます。
• より複雑な推論能力の開発：常識的な知識や外部データソースを統合することで、より高度な推論を可能にします。例えば、画像内の状況を理解し、それに基づいて将来の行動を予測するなどが考えられます。
• 新しいドメインへの適応：転移学習やファインチューニング技術を活用することで、様々な分野への応用を促進します。例えば、これまで学習していなかった特定の医療画像の種類を学習し、診断に役立てるなどが考えられます。

GAR技術は、画像理解の分野に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。今後の研究開発によって、その応用範囲はさらに広がり、私たちの生活をより豊かにしてくれるでしょう。

この記事で紹介したGAR技術は、以下の論文に基づいています。

• Haochen Wang, Yuhao Wang, Tao Zhang, Yikang Zhou, Yanwei Li, Jiacong Wang, Ye Tian, Jiahao Meng, Zilong Huang, Guangcan Mai, Anran Wang, Yunhai Tong, Zhuochen Wang, Xiangtai Li, Zhaoxiang Zhang. Grasp Any Region: Towards Precise, Contextual Pixel Understanding for Multimodal LLMs. arXiv preprint arXiv:2510.18876, 2025.