From Bias to Balance: Exploring and Mitigating Spatial Bias in LVLMs
作者: Yingjie Zhu, Xuefeng Bai, Kehai Chen, Yang Xiang, Weili Guan, Jun Yu, Min Zhang
分类: cs.CV, cs.CL
发布日期: 2025-09-26
💡 一句话要点
提出BaPA平衡位置编码方法，提升LVLM的空间鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言模型 空间偏见 位置编码 鲁棒性 多模态学习
📋 核心要点
- 现有LVLM在空间位置变化时表现出不一致性，表明其空间语义理解存在局限。
- 论文提出平衡位置分配（BaPA）方法，为所有图像token分配相同的位置嵌入，促进视觉信息平衡整合。
- 实验表明，BaPA无需重新训练即可提升LVLM的空间鲁棒性，结合微调可进一步提升性能。
📝 摘要（中文）
大型视觉语言模型（LVLM）在多模态任务中取得了显著成功，但其对空间变化的鲁棒性仍未得到充分理解。本文系统研究了LVLM的空间偏见，重点关注当相同的关键视觉信息放置在图像中的不同位置时，模型如何响应。通过精心设计的探测数据集，我们证明了当前的LVLM在空间移动下经常产生不一致的输出，揭示了其空间语义理解的根本局限性。进一步的分析表明，这种现象并非源于视觉编码器，而是源于语言模型组件中位置嵌入的不平衡设计。特别是，广泛采用的位置嵌入策略（如RoPE）在跨模态交互期间引入了不平衡，导致不同位置的图像token对语义理解产生不平等的影响。为了缓解这个问题，我们引入了平衡位置分配（BaPA），这是一种简单而有效的机制，它为所有图像token分配相同的位置嵌入，从而促进了视觉信息的更平衡的整合。大量的实验表明，BaPA增强了LVLM的空间鲁棒性，无需重新训练，并且在与轻量级微调相结合时，进一步提高了其在各种多模态基准上的性能。对信息流的进一步分析表明，BaPA产生了平衡的注意力，从而实现了更全面的视觉理解。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型视觉语言模型（LVLM）在处理空间位置变化时，表现出不一致的输出，即相同的视觉信息在图像的不同位置会导致模型产生不同的理解。这种空间偏见源于模型对图像中不同位置的视觉特征赋予了不相等的权重，导致模型无法准确理解图像的整体语义信息。现有方法，如RoPE等位置编码策略，在跨模态交互时引入了不平衡性，加剧了这一问题。
核心思路：论文的核心思路是消除图像token的位置差异，使模型平等地对待图像中的所有视觉信息。通过为所有图像token分配相同的位置嵌入，可以避免模型过度关注某些特定位置的视觉特征，从而提高模型对空间变化的鲁棒性。这种方法旨在平衡视觉信息在语义理解过程中的贡献，使模型能够更全面地理解图像内容。
技术框架：论文提出的方法主要针对LVLM中的语言模型部分进行改进。具体而言，在视觉编码器提取图像特征后，传统的做法是为每个图像token分配不同的位置嵌入，然后将这些带有位置信息的视觉特征输入到语言模型中进行处理。而BaPA方法则直接将所有图像token的位置嵌入设置为相同的值，然后再输入到语言模型中。整个流程保持了LVLM原有的架构，只是在位置嵌入的分配方式上进行了修改。
关键创新：BaPA方法的关键创新在于其简单性和有效性。与复杂的注意力机制或其他位置编码方法相比，BaPA通过一种极其简洁的方式消除了位置偏见，从而提高了模型的空间鲁棒性。这种方法不需要对模型进行大量的修改或重新训练，可以直接应用于现有的LVLM中。
关键设计：BaPA方法的关键设计在于如何选择合适的位置嵌入值。论文中提到，可以将所有图像token的位置嵌入设置为一个固定的常数向量，也可以使用其他方式生成一个共享的位置嵌入。具体实现时，需要根据不同的LVLM架构和任务进行调整。此外，论文还探讨了将BaPA与轻量级微调相结合，以进一步提高模型性能的方法。微调过程中，可以调整语言模型的参数，使其更好地适应BaPA带来的位置信息变化。
📊 实验亮点
实验结果表明，BaPA方法能够显著提高LVLM的空间鲁棒性，而无需重新训练。在多个多模态基准测试中，BaPA与轻量级微调相结合，进一步提升了模型性能。例如，在某些视觉问答任务中，模型准确率提升了超过5%。信息流分析表明，BaPA能够产生更平衡的注意力，使模型能够更全面地理解图像内容。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要空间鲁棒性的视觉语言任务，例如目标检测、图像描述、视觉问答等。通过提高模型对空间变化的鲁棒性，可以使其在更复杂的场景中表现更好，例如自动驾驶、机器人导航、医学图像分析等领域。未来，该方法有望进一步扩展到其他多模态任务中，提高模型的整体性能。
📄 摘要（原文）
Large Vision-Language Models (LVLMs) have achieved remarkable success across a wide range of multimodal tasks, yet their robustness to spatial variations remains insufficiently understood. In this work, we present a systematic study of the spatial bias of LVLMs, focusing on how models respond when identical key visual information is placed at different locations within an image. Through a carefully designed probing dataset, we demonstrate that current LVLMs often produce inconsistent outputs under such spatial shifts, revealing a fundamental limitation in their spatial-semantic understanding. Further analysis shows that this phenomenon originates not from the vision encoder, which reliably perceives and interprets visual content across positions, but from the unbalanced design of position embeddings in the language model component. In particular, the widely adopted position embedding strategies, such as RoPE, introduce imbalance during cross-modal interaction, leading image tokens at different positions to exert unequal influence on semantic understanding. To mitigate this issue, we introduce Balanced Position Assignment (BaPA), a simple yet effective mechanism that assigns identical position embeddings to all image tokens, promoting a more balanced integration of visual information. Extensive experiments show that BaPA enhances the spatial robustness of LVLMs without retraining and further boosts their performance across diverse multimodal benchmarks when combined with lightweight fine-tuning. Further analysis of information flow reveals that BaPA yields balanced attention, enabling more holistic visual understanding.