Probing the Limits of Stylistic Alignment in Vision-Language Models

📄 arXiv: 2509.25568v1 📥 PDF

作者: Asma Farajidizaji, Akash Gupta, Vatsal Raina

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-29

备注: 5 pages, 1 figure, 3 tables

💡 一句话要点

研究视觉-语言模型风格对齐的极限，探索幽默和浪漫风格所需的最少偏好数据。

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 视觉-语言模型 风格对齐 数据效率 偏好学习 图像描述生成

📋 核心要点

  1. 视觉-语言模型在风格化图像描述生成方面面临挑战，尤其是在零样本场景下。
  2. 该研究通过数据效率分析，探索了使用少量偏好数据对齐视觉-语言模型到特定风格的可行性。
  3. 通过对幽默和浪漫风格的实验，评估了模型在风格对齐方面的性能极限和数据需求。

📝 摘要（中文）

视觉-语言模型越来越多地被用于生成具有特定风格（如幽默或浪漫）的图像描述。然而，这些基于Transformer的模型在零样本设置下，通常难以胜任这种主观任务。虽然偏好数据可以用于将它们对齐到期望的风格，但获取这些数据的成本很高，限制了探索模型全部能力的可能性。本文通过研究将小型视觉-语言模型对齐到幽默和浪漫风格的数据效率来解决这个问题。这种方法有助于定义这些模型的性能极限，并确定实现风格饱和所需的最少偏好数据，从而对它们的能力和局限性进行基准测试。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉-语言模型在生成特定风格（如幽默或浪漫）图像描述时，对大量风格偏好数据依赖的问题。现有方法需要大量的标注数据才能使模型生成符合特定风格的描述，这限制了模型在数据稀缺场景下的应用，并且难以探索模型的风格化能力上限。

核心思路：论文的核心思路是通过研究数据效率，即使用尽可能少的偏好数据来对齐视觉-语言模型到目标风格。通过分析模型在不同数据量下的性能表现，确定模型达到风格饱和所需的最小数据量，从而评估模型的风格化能力极限。这种方法旨在降低风格对齐的成本，并更好地理解模型的内在能力。

技术框架：研究采用小型视觉-语言模型作为实验对象，并使用偏好数据进行风格对齐。整体流程包括：1) 选择合适的视觉-语言模型；2) 构建或收集幽默和浪漫风格的图像描述偏好数据集；3) 使用不同数量的偏好数据对模型进行微调；4) 评估模型在风格化图像描述生成方面的性能，并分析数据效率。

关键创新：该研究的关键创新在于对视觉-语言模型风格对齐的数据效率进行了深入分析。与以往关注模型结构或训练方法的研究不同，该研究侧重于探索数据量对风格对齐性能的影响，从而揭示了模型在风格化方面的内在局限性。

关键设计：研究的关键设计包括：1) 选择合适的评估指标来衡量图像描述的风格化程度，例如使用风格分类器或人工评估；2) 设计实验方案，系统地改变偏好数据的数量，并观察模型性能的变化；3) 分析模型在不同数据量下的学习曲线，确定风格饱和点。

📊 实验亮点

该研究通过实验确定了小型视觉-语言模型在幽默和浪漫风格对齐方面的数据效率。实验结果表明，模型在达到风格饱和点之前，只需要相对较少的偏好数据。该研究为评估和优化视觉-语言模型的风格化能力提供了新的视角。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于图像描述生成、内容创作、社交媒体等领域。通过降低风格对齐所需的数据量，可以更经济高效地定制具有特定风格的图像描述生成模型。此外，该研究有助于理解视觉-语言模型在风格化方面的能力极限，为未来模型设计和训练提供指导。

📄 摘要（原文）

Vision-language models are increasingly used to generate image captions in specific styles, such as humor or romantic. However, these transformer-based models often struggle with this subjective task in a zero-shot setting. While preference data can be used to align them toward a desired style, such data is expensive to acquire, limiting the ability to explore the models' full capabilities. This work addresses this by studying the data efficiency of aligning small vision-language models to humor and romantic styles. This approach helps to define the performance limits of these models and determine how little preference data is needed to achieve stylistic saturation, benchmarking their capabilities and limitations.