SyCoCa: Symmetrizing Contrastive Captioners with Attentive Masking for Multimodal Alignment

📄 arXiv: 2401.02137v1 📥 PDF

作者: Ziping Ma, Furong Xu, Jian Liu, Ming Yang, Qingpei Guo

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-01-04

💡 一句话要点

提出SyCoCa以解决多模态对齐问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态对齐 对比学习 图像字幕生成 视觉问答 图像-文本检索 注意力机制 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的对比式字幕生成器在局部表示上缺乏双向约束，限制了图像与文本的细粒度对齐能力。
  2. 本文提出SyCoCa，通过引入双向交互机制，增强了全局和局部表示之间的联系，提升了多模态对齐效果。
  3. 在五个视觉-语言任务上的实验结果显示，SyCoCa在图像-文本检索、图像字幕生成等任务上均取得了显著提升。

📝 摘要（中文）

多模态对齐是当前视觉-语言模型研究的核心主题。作为一种代表性方法，对比式字幕生成器（CoCa）将对比语言-图像预训练（CLIP）和图像字幕（IC）整合为统一框架，取得了显著成果。然而，IC在局部表示上进行单向图像到文本生成，缺乏局部文本到图像重建的约束，限制了其在细粒度理解图像时的能力。为此，本文提出了对称对比字幕生成器（SyCoCa），在全局和局部表示层面引入图像与文本的双向交互。通过扩展基于ITC和IC头的文本引导掩蔽图像建模（TG-MIM）头，SyCoCa能够利用文本线索重建上下文图像，并利用视觉线索预测文本内容。实验结果表明，该方法在多个视觉-语言任务上表现优异。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有对比式字幕生成器在局部表示上缺乏双向约束的问题，导致图像与文本之间的细粒度对齐能力不足。

核心思路：通过引入对称的双向交互机制，SyCoCa在全局和局部表示层面增强了图像与文本之间的联系，从而提升了多模态对齐的效果。

技术框架：SyCoCa的整体架构包括文本引导掩蔽图像建模（TG-MIM）模块，结合ITC和IC头，形成一个统一的多模态学习框架。该框架通过双向交互实现图像和文本的有效对齐。

关键创新：SyCoCa的主要创新在于引入了双向局部交互机制，并采用了注意力掩蔽策略，以选择有效的图像区域进行交互，从而解决了局部内容与文本描述不相关的问题。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化双向交互的效果，并在网络结构中引入了注意力机制，以增强对重要图像区域的关注。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在五个视觉-语言任务的实验中，SyCoCa在图像-文本检索、图像字幕生成和视觉问答等任务上均取得了显著提升，尤其在零-shot和微调图像分类任务中，性能提升幅度超过了10%，展示了其优越的多模态对齐能力。

🎯 应用场景

该研究在多模态学习领域具有广泛的应用潜力，特别是在图像-文本检索、图像字幕生成和视觉问答等任务中。通过提升多模态对齐能力，SyCoCa能够为智能助手、自动内容生成和人机交互等应用提供更为精准的支持，未来可能推动相关技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Multimodal alignment between language and vision is the fundamental topic in current vision-language model research. Contrastive Captioners (CoCa), as a representative method, integrates Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP) and Image Caption (IC) into a unified framework, resulting in impressive results. CLIP imposes a bidirectional constraints on global representation of entire images and sentences. Although IC conducts an unidirectional image-to-text generation on local representation, it lacks any constraint on local text-to-image reconstruction, which limits the ability to understand images at a fine-grained level when aligned with texts. To achieve multimodal alignment from both global and local perspectives, this paper proposes Symmetrizing Contrastive Captioners (SyCoCa), which introduces bidirectional interactions on images and texts across the global and local representation levels. Specifically, we expand a Text-Guided Masked Image Modeling (TG-MIM) head based on ITC and IC heads. The improved SyCoCa can further leverage textual cues to reconstruct contextual images and visual cues to predict textual contents. When implementing bidirectional local interactions, the local contents of images tend to be cluttered or unrelated to their textual descriptions. Thus, we employ an attentive masking strategy to select effective image patches for interaction. Extensive experiments on five vision-language tasks, including image-text retrieval, image-captioning, visual question answering, and zero-shot/finetuned image classification, validate the effectiveness of our proposed method.