Bridging Vision and Language Spaces with Assignment Prediction

📄 arXiv: 2404.09632v1 📥 PDF

作者: Jungin Park, Jiyoung Lee, Kwanghoon Sohn

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-04-15

备注: ICLR 2024 Camera-ready

💡 一句话要点

提出VLAP以实现视觉与语言空间的有效融合

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

关键词: 视觉与语言理解 多模态融合 最优运输 预训练模型 词嵌入 语义推理 图像描述生成

📋 核心要点

  1. 现有方法在视觉与语言理解中存在模态间信息传递不足的问题，限制了模型的性能。
  2. 本文提出的VLAP通过最优运输问题将视觉和文本表示有效地映射到同一词嵌入空间，增强了模态间的关联性。
  3. 实验结果显示，VLAP在多个视觉语言任务上取得了显著提升，验证了其有效性和实用性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种新颖的方法VLAP，旨在将预训练的视觉模型与大型语言模型（LLMs）相结合，使得冻结的LLMs能够理解视觉世界。VLAP通过单一线性层将预训练视觉模型的嵌入空间转换为LLMs的词嵌入空间，从而实现高效且通用的视觉与语言理解。具体而言，我们利用成熟的词嵌入技术，构建了两种模态嵌入空间之间的桥梁。通过将分配过程形式化为最优运输问题，视觉和文本表示被同时分配到预训练LLMs中的一组词嵌入上。实验结果表明，VLAP在图像描述、视觉问答和跨模态检索等多项任务上显著优于以往基于线性变换的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉与语言模型之间信息传递不足的问题，现有方法在模态融合上存在局限性，导致理解能力受限。

核心思路：VLAP通过将视觉模型的嵌入空间转换为LLMs的词嵌入空间，利用最优运输理论实现模态间的有效映射，从而增强模型的视觉理解能力。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：视觉嵌入模块和语言嵌入模块。视觉嵌入模块负责提取图像特征，语言嵌入模块则处理文本信息，二者通过线性层进行映射和优化。

关键创新：VLAP的创新在于将模态间的分配过程形式化为最优运输问题，确保了视觉和语言表示的一致性，这一方法与传统的线性变换方法有本质区别。

关键设计：在设计中，采用了单一线性层进行嵌入空间转换，并引入了损失函数以优化模态间的对应关系，确保了模型在多模态任务中的表现。

📊 实验亮点

实验结果表明，VLAP在图像描述、视觉问答和跨模态检索等任务上相较于传统线性变换方法实现了显著提升，具体性能提升幅度达到了XX%，验证了其在多模态理解中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括图像描述生成、视觉问答系统和跨模态检索等，能够显著提升多模态交互系统的智能水平，未来可能在智能助手、自动驾驶和人机交互等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

This paper introduces VLAP, a novel approach that bridges pretrained vision models and large language models (LLMs) to make frozen LLMs understand the visual world. VLAP transforms the embedding space of pretrained vision models into the LLMs' word embedding space using a single linear layer for efficient and general-purpose visual and language understanding. Specifically, we harness well-established word embeddings to bridge two modality embedding spaces. The visual and text representations are simultaneously assigned to a set of word embeddings within pretrained LLMs by formulating the assigning procedure as an optimal transport problem. We predict the assignment of one modality from the representation of another modality data, enforcing consistent assignments for paired multimodal data. This allows vision and language representations to contain the same information, grounding the frozen LLMs' word embedding space in visual data. Moreover, a robust semantic taxonomy of LLMs can be preserved with visual data since the LLMs interpret and reason linguistic information from correlations between word embeddings. Experimental results show that VLAP achieves substantial improvements over the previous linear transformation-based approaches across a range of vision-language tasks, including image captioning, visual question answering, and cross-modal retrieval. We also demonstrate the learned visual representations hold a semantic taxonomy of LLMs, making visual semantic arithmetic possible.