UniBind: LLM-Augmented Unified and Balanced Representation Space to Bind Them All

📄 arXiv: 2403.12532v1 📥 PDF

作者: Yuanhuiyi Lyu, Xu Zheng, Jiazhou Zhou, Lin Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-19

备注: Accepted to CVPR2024

💡 一句话要点

提出UniBind以解决多模态表示空间不平衡问题

🎯 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 统一表示空间 大型语言模型 对比学习 图像识别 文本嵌入 性能提升

📋 核心要点

  1. 现有方法如ImageBind以图像为中心构建表示空间，导致模态间不平衡，难以有效表示多模态数据的语义。
  2. UniBind通过大型语言模型（LLMs）构建统一且平衡的表示空间，采用模态无关的对齐中心，提升了多模态数据的表示能力。
  3. 实验结果显示，UniBind在零-shot识别上平均提升6.36%，并在ImageNet上实现6.75%的性能提升，同时减少了90%的可学习参数。

📝 摘要（中文）

我们提出了UniBind，这是一种灵活高效的方法，旨在为七种不同模态（图像、文本、音频、点云、热成像、视频和事件数据）学习统一的表示空间。现有方法如ImageBind将图像视为中心模态，构建以图像为中心的表示空间，导致模态间的不平衡。此外，现有方法直接使用类别名称提取文本嵌入，难以有效表示多模态数据的语义。UniBind的创新之处在于使对齐中心模态无关，并进一步学习统一且平衡的表示空间，借助大型语言模型（LLMs）的能力。UniBind在所有CLIP风格模型中灵活应用，并显著提升性能。通过构建知识库、适应性地建立类级嵌入中心，并通过对比学习对齐所有嵌入，UniBind在零-shot识别性能上较之前的工作平均提升6.36%。在多模态微调设置中，我们在ImageNet上实现了6.75%的新状态表现，同时减少了90%的可学习参数。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有多模态表示空间不平衡的问题，现有方法如ImageBind以图像为中心，导致不同模态间的表示能力不足，且难以有效提取多模态数据的语义信息。

核心思路：UniBind的核心思路是构建一个模态无关的对齐中心，通过大型语言模型（LLMs）学习统一且平衡的表示空间，以增强多模态数据的表示能力。

技术框架：UniBind的整体架构包括三个主要模块：首先，构建基于LLMs的文本嵌入知识库；其次，适应性地建立类级嵌入中心；最后，通过对比学习将所有嵌入对齐到该嵌入中心，形成统一的表示空间。

关键创新：UniBind的关键创新在于其模态无关的对齐中心设计，使得不同模态的嵌入能够在同一空间中有效对齐，克服了以图像为中心的传统方法的局限性。

关键设计：在技术细节上，UniBind采用了对比学习损失函数，以确保不同模态的嵌入能够在统一的表示空间中相互对齐，同时通过LLMs增强类级嵌入的表达能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

UniBind在零-shot识别任务中表现出色，平均提升6.36%的性能，并在多模态微调设置中在ImageNet上实现6.75%的新状态表现，同时显著减少了90%的可学习参数，展示了其高效性和灵活性。

🎯 应用场景

UniBind的研究成果在多模态学习、计算机视觉、自然语言处理等领域具有广泛的应用潜力。其统一的表示空间能够有效提升多模态任务的性能，适用于图像识别、文本生成、音频分析等多种场景，未来可能推动更智能的多模态系统的发展。

📄 摘要（原文）

We present UniBind, a flexible and efficient approach that learns a unified representation space for seven diverse modalities -- images, text, audio, point cloud, thermal, video, and event data. Existing works, eg., ImageBind, treat the image as the central modality and build an image-centered representation space; however, the space may be sub-optimal as it leads to an unbalanced representation space among all modalities. Moreover, the category names are directly used to extract text embeddings for the downstream tasks, making it hardly possible to represent the semantics of multi-modal data. The 'out-of-the-box' insight of our UniBind is to make the alignment center modality-agnostic and further learn a unified and balanced representation space, empowered by the large language models (LLMs). UniBind is superior in its flexible application to all CLIP-style models and delivers remarkable performance boosts. To make this possible, we 1) construct a knowledge base of text embeddings with the help of LLMs and multi-modal LLMs; 2) adaptively build LLM-augmented class-wise embedding center on top of the knowledge base and encoded visual embeddings; 3) align all the embeddings to the LLM-augmented embedding center via contrastive learning to achieve a unified and balanced representation space. UniBind shows strong zero-shot recognition performance gains over prior arts by an average of 6.36%. Finally, we achieve new state-of-the-art performance, eg., a 6.75% gain on ImageNet, on the multi-modal fine-tuning setting while reducing 90% of the learnable parameters.