在多模态大模型（MLLMs）的研究中，如何将视觉理解能力与语言模型相结合，以实现更精细的区域描述和推理，是一个重要的研究方向。先前的工作如Ferret模型，通过整合区域理解能力，提升了模型在对话中的指代能力。然而，这些方法通常基于粗糙的图像级对齐，缺乏对细节的精细理解。为了解决这一问题，研究者们开始探索如何提升MLLMs在详细视觉理解任务中的表现。 (a) Qualitative Exam

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