什么是大型多模态模型NAUTILUS

NAUTILUS —— 面向水下场景的大型多模态模型概述

1. 背景与定位

• NAUTILUS 是由华中科技大学与国防科技大学联合研发的多模态大模型，专注于水下场景理解。该工作已被 NeurIPS 2025 接收。
• 与通用视觉‑语言模型（如 LLaVA‑1.5、Qwen2.5‑VL）不同，NAUTILUS 通过加入针对水下光学退化的 视觉特征增强（VFE）模块，在特征层面直接修复光线吸收、颜色失真等问题，从而提升下沉环境下的感知能力。

2. 技术架构

• 视觉前端：采用 ViT 系列视觉编码器 → VFE 模块（融合暗像素、深度信息并引入水下成像物理先验）→ 融合特征送入语言模型。
• 语言后端：基于大语言模型 Qwen2.5‑VL（或 LLaVA‑1.5）进行指令微调，使模型能够接受自然语言指令并生成文本、标注或描述。
• 训练流程：先在大规模通用视觉‑语言数据上进行预训练 → 使用专门构建的 NautData 进行多任务指令微调 → 最后加入 VFE 进行特征层面优化。

3. 数据集 – NautData

• 首个面向水下的 大规模多任务指令微调数据集。
• 规模：约 145 万 图像‑文本对。
• 任务覆盖（8 类）‍：
  1. 粗粒度分类
  2. 细粒度分类
  3. 计数
  4. 视觉问答（VQA）
  5. 目标检测
  6. 指代定位（Grounding）
  7. 区域描述（Region Caption）
  8. 整体图像描述（Image Caption）。

4. 实验结果

• 在 NautData 测试集 上，加入 VFE 的 NAUTILUS 相比基线模型（LLaVA‑1.5、Qwen2.5‑VL）在所有 8 项任务上均实现 显著提升，尤其在图像退化严重的子集上增益最大。
• 在公开水下基准（如 IOCfish5k、Marine‑Inst20M）上，NAUTILUS 达到 SOTA 水平，尤其在计数与指代定位任务上领先 3%~5% 的准确率。
• 消融实验表明：仅加入 VFE 即可提升指标；与 NautData 结合后提升更为显著，验证了 数据 + 算法双管齐下 的有效性。

5. 关键创新点

6. 典型应用场景

1. 海洋科研：自动识别、计数、描述海底生物与地形，帮助科研人员快速生成调查报告。
2. 水下机器人/ROV：在潜航器上实时运行 NAUTILUS，实现 视觉感知 + 指令交互，如“检测并标记所有珊瑚”。
3. 环境监测：对海底污染、珊瑚白化等现象进行快速检测与定量评估。
4. 海洋教育与媒体：生成自然语言解说，配合水下影像制作科普纪录片。

7. 公开资源与链接

• 论文: https://arxiv.org/abs/2510.27481
• 项目: https://github.com/H-EmbodVis/NAUTILUS
• 数据：https://github.com/H-EmbodVis/NAUTILUS/tree/dataset

8. 未来发展方向

• 跨域迁移：将 VFE 思路推广至其他光学退化场景（如雾天、夜间）。
• 多模态扩展：加入声学（水下声呐）或光学雷达（LiDAR）信息，实现 声‑光‑语言 三模态融合。
• 轻量化部署：针对资源受限的水下嵌入式平台，探索蒸馏或量化技术，以实现实时推理。

NAUTILUS 通过 大规模专属数据 + 物理先验特征增强 的双重手段，显著提升了水下视觉‑语言理解的准确性与鲁棒性，为海洋科研、工业潜航以及教育等领域提供了强大的 AI 助手。