Enhancing Multimodal Unified Representations for Cross Modal Generalization

📄 arXiv: 2403.05168v3 📥 PDF

作者: Hai Huang, Yan Xia, Shengpeng Ji, Shulei Wang, Hanting Wang, Minghui Fang, Jieming Zhu, Zhenhua Dong, Sashuai Zhou, Zhou Zhao

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-03-08 (更新: 2025-06-01)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出TOC与FCID以解决多模态统一表示的泛化问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 统一表示 信息解耦 跨模态检索 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有多模态统一表示方法在量化和对齐过程中存在冗余和特性利用不足的问题。
  2. 本文提出TOC和FCID方法，分别针对码本优化和模态特性解耦进行改进。
  3. 实验结果表明，所提方法在多个基准数据集上显著超越了现有最先进模型。

📝 摘要（中文）

为了增强多模态统一表示的可解释性，许多研究集中于离散统一表示。然而，现有研究忽视了两个关键问题：一是使用欧几里得距离进行量化时，未能充分考虑特征维度间的重要区别，导致量化后出现冗余表示；二是不同模态具有独特特性，统一对齐方法未能充分利用这些特性。为此，本文提出了无训练优化码本（TOC）和细粒度与粗粒度跨模态信息解耦（FCID），这些方法从预训练中精炼统一离散表示，并针对每种模态的特性进行信息解耦，显著提升了性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态统一表示方法中，量化和对齐过程中的冗余表示和特性利用不足的问题。现有方法通常使用欧几里得距离进行量化，未能充分考虑特征维度间的差异，导致信息损失。

核心思路：论文提出的TOC和FCID方法，分别通过无训练优化码本和细粒度与粗粒度信息解耦，针对不同模态的特性进行优化，从而提高表示的有效性和可解释性。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：第一模块为TOC，负责优化离散表示的码本；第二模块为FCID，进行模态特性的信息解耦。通过这两个模块的协同作用，提升了多模态表示的质量。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了无训练优化码本（TOC）和细粒度与粗粒度信息解耦（FCID），这两者在处理多模态数据时，能够更好地保留特征信息，避免冗余。与现有方法相比，本文方法更具针对性和灵活性。

关键设计：在TOC中，采用了针对特征维度的加权策略，以减少冗余；在FCID中，设计了细粒度和粗粒度的解耦机制，以适应不同模态的特性。此外，损失函数的设计也考虑了模态间的差异性，进一步提升了模型的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提TOC和FCID方法在多个基准数据集上均取得了显著的性能提升，具体而言，相较于现有最先进模型，性能提升幅度达到了XX%。这些结果验证了新方法在多模态表示学习中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多模态学习、计算机视觉、自然语言处理等。通过提升多模态统一表示的性能，能够在跨模态检索、图像与文本的结合等实际场景中发挥重要作用。未来，随着技术的不断进步，可能会对智能助手、自动驾驶等领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

To enhance the interpretability of multimodal unified representations, many studies have focused on discrete unified representations. These efforts typically start with contrastive learning and gradually extend to the disentanglement of modal information, achieving solid multimodal discrete unified representations. However, existing research often overlooks two critical issues: 1) The use of Euclidean distance for quantization in discrete representations often overlooks the important distinctions among different dimensions of features, resulting in redundant representations after quantization; 2) Different modalities have unique characteristics, and a uniform alignment approach does not fully exploit these traits. To address these issues, we propose Training-free Optimization of Codebook (TOC) and Fine and Coarse cross-modal Information Disentangling (FCID). These methods refine the unified discrete representations from pretraining and perform fine- and coarse-grained information disentanglement tailored to the specific characteristics of each modality, achieving significant performance improvements over previous state-of-the-art models. The code is available at https://github.com/haihuangcode/CMG.