QuizRank: Picking Images by Quizzing VLMs

📄 arXiv: 2509.15059v2 📥 PDF

作者: Tenghao Ji, Eytan Adar

分类: cs.HC, cs.CV

发布日期: 2025-09-18 (更新: 2025-09-19)

💡 一句话要点

QuizRank：利用视觉语言模型进行问答式图像排序，提升维基百科文章配图质量。

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

关键词: 视觉语言模型 图像排序 图像选择 问答系统 维基百科

📋 核心要点

  1. 维基百科文章的配图质量参差不齐，且编辑者缺乏专业的图像选择训练，导致配图效果不佳。
  2. QuizRank方法将图像选择转化为VLM问答任务，通过提问图像内容相关问题来评估图像质量。
  3. 实验表明，QuizRank方法与人类判断具有高度一致性，并能有效区分视觉相似的图像。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为QuizRank的图像选择新方法，旨在利用大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）对图像进行排序，从而优化维基百科文章的配图效果。该方法将文章主题的文本描述转化为关于概念重要视觉特征的多项选择题。然后，利用这些问题来“考查”视觉语言模型（VLM）：图像越能帮助回答问题，其排名就越高。为了进一步区分视觉上相似的项目，本文还引入了对比QuizRank，它利用目标概念（例如，西部蓝知更鸟）和干扰概念（例如，山蓝知更鸟）的特征差异来生成问题。实验结果表明，VLM作为有效的视觉评估器具有潜力，与人类答题者高度一致，并且能够对图像进行有效的区分性排序。

🔬 方法详解

问题定义：维基百科文章配图质量直接影响文章的可读性和理解性，但现有图像选择方法缺乏有效性，且维基百科编辑者通常不具备专业的图像选择能力。因此，需要一种自动化的图像选择方法，能够根据文章内容选择最合适的配图。

核心思路：将图像选择问题转化为视觉语言模型的问答任务。核心思想是：好的图像应该能够帮助读者回答关于文章主题视觉特征的问题。通过设计一系列问题，让VLM根据图像内容进行回答，并根据回答的准确性来评估图像的质量。

技术框架：QuizRank方法主要包含以下几个阶段：1) 问题生成：根据文章主题的文本描述，生成一系列关于主题视觉特征的多项选择题。2) VLM问答：使用VLM对每个图像进行问答测试，即让VLM根据图像内容回答生成的问题。3) 图像排序：根据VLM的回答准确率对图像进行排序，准确率越高，图像排名越高。对比QuizRank在此基础上，利用目标概念和干扰概念的特征差异来生成更具区分性的问题。

关键创新：将图像选择问题转化为VLM问答任务，利用VLM的视觉理解能力来评估图像质量。与传统的基于图像特征或文本相似度的图像选择方法相比，QuizRank方法能够更好地捕捉图像与文章主题之间的语义关联。对比QuizRank通过引入对比学习的思想，进一步提升了对视觉相似图像的区分能力。

关键设计：问题生成模块的设计至关重要，需要保证生成的问题能够准确反映文章主题的视觉特征。对比QuizRank中，目标概念和干扰概念的选择需要仔细考虑，以确保生成的问题具有足够的区分度。VLM的选择也会影响最终的排序结果，需要选择具有较强视觉理解能力的VLM模型。具体参数设置和损失函数细节在论文中未明确给出，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，QuizRank方法与人类答题者具有高度一致性，验证了VLM作为视觉评估器的有效性。对比实验表明，QuizRank方法能够有效区分视觉相似的图像，提升图像选择的准确率。具体的性能数据和提升幅度在论文中未明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

QuizRank方法可应用于各种需要自动图像选择的场景，例如在线百科全书、新闻网站、教育平台等。该方法能够提高文章的配图质量，提升用户阅读体验，并减轻人工选择图像的负担。未来，该方法还可以扩展到视频选择、信息图表选择等领域。

📄 摘要（原文）

Images play a vital role in improving the readability and comprehension of Wikipedia articles by serving as `illustrative aids.' However, not all images are equally effective and not all Wikipedia editors are trained in their selection. We propose QuizRank, a novel method of image selection that leverages large language models (LLMs) and vision language models (VLMs) to rank images as learning interventions. Our approach transforms textual descriptions of the article's subject into multiple-choice questions about important visual characteristics of the concept. We utilize these questions to quiz the VLM: the better an image can help answer questions, the higher it is ranked. To further improve discrimination between visually similar items, we introduce a Contrastive QuizRank that leverages differences in the features of target (e.g., a Western Bluebird) and distractor concepts (e.g., Mountain Bluebird) to generate questions. We demonstrate the potential of VLMs as effective visual evaluators by showing a high congruence with human quiz-takers and an effective discriminative ranking of images.