Multimodal Arabic Captioning with Interpretable Visual Concept Integration

📄 arXiv: 2510.03295v1 📥 PDF

作者: Passant Elchafei, Amany Fashwan

分类: cs.CV, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-09-29

💡 一句话要点

VLCAP：一种结合可解释视觉概念集成的多模态阿拉伯语图像描述框架

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

关键词: 阿拉伯语图像描述 多模态学习 视觉概念集成 可解释性 CLIP 视觉-语言模型 文化连贯性 上下文准确性

📋 核心要点

  1. 现有阿拉伯语图像描述方法缺乏可解释性，难以保证文化相关性和上下文准确性。
  2. VLCAP通过检索并融合视觉概念，将图像描述生成建立在可解释的阿拉伯语视觉概念之上。
  3. 实验表明，VLCAP在BLEU-1、余弦相似度和LLM-judge评分等指标上取得了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为VLCAP的阿拉伯语图像描述框架，该框架集成了基于CLIP的视觉标签检索和多模态文本生成。VLCAP并非完全依赖端到端描述，而是将生成过程建立在可解释的阿拉伯语视觉概念之上，这些概念通过三个多语言编码器（mCLIP、AraCLIP和Jina V4）提取，并分别评估其标签检索性能。该框架构建了一个混合词汇表，该词汇表由训练描述语句构成，并使用从Visual Genome数据集中翻译的约2.1万个通用领域标签（涵盖对象、属性和场景）进行丰富。检索到的前k个标签被转换为流畅的阿拉伯语提示，并与原始图像一起传递给视觉-语言模型。在第二阶段，测试了Qwen-VL和Gemini Pro Vision用于描述生成，产生了六种编码器-解码器配置。结果表明，mCLIP + Gemini Pro Vision实现了最佳的BLEU-1（5.34%）和余弦相似度（60.01%），而AraCLIP + Qwen-VL获得了最高的LLM-judge评分（36.33%）。这种可解释的流程能够生成具有文化连贯性和上下文准确性的阿拉伯语描述。

🔬 方法详解

问题定义：现有的图像描述模型，尤其是针对阿拉伯语的图像描述模型，通常缺乏可解释性。它们通常是端到端的黑盒模型，难以理解模型生成描述的原因，也难以保证生成的描述在文化上是连贯的，并且在上下文中是准确的。因此，需要一种能够提供可解释性，并能生成更符合阿拉伯语文化和语境的图像描述方法。

核心思路：VLCAP的核心思路是将图像描述生成过程分解为两个阶段：首先，使用多语言编码器从图像中提取可解释的视觉概念（即标签）；然后，将这些视觉概念转换为阿拉伯语提示，并与原始图像一起输入到视觉-语言模型中，以生成最终的图像描述。这种方法通过显式地利用视觉概念，提高了模型的可解释性，并允许模型更好地理解图像的内容和上下文。

技术框架：VLCAP框架主要包含两个阶段：1) 视觉概念检索：使用mCLIP、AraCLIP和Jina V4三个多语言编码器从图像中检索相关的视觉标签。这些标签来自一个混合词汇表，该词汇表由训练描述语句和从Visual Genome数据集中翻译的通用领域标签组成。2) 图像描述生成：将检索到的前k个标签转换为流畅的阿拉伯语提示，并与原始图像一起输入到视觉-语言模型（Qwen-VL或Gemini Pro Vision）中，以生成最终的图像描述。框架通过组合不同的编码器和解码器，形成多种配置，并进行实验评估。

关键创新：VLCAP的关键创新在于其可解释的视觉概念集成方法。与传统的端到端图像描述模型不同，VLCAP显式地利用视觉概念来指导描述生成过程。这使得模型能够更好地理解图像的内容和上下文，并生成更符合阿拉伯语文化和语境的描述。此外，VLCAP还使用了多种多语言编码器和视觉-语言模型，并对它们进行了全面的评估，从而找到了最佳的配置。

关键设计：VLCAP的关键设计包括：1) 混合词汇表：该词汇表包含训练描述语句和从Visual Genome数据集中翻译的通用领域标签，从而覆盖了更广泛的视觉概念。2) 阿拉伯语提示转换：将检索到的视觉标签转换为流畅的阿拉伯语提示，从而更好地引导视觉-语言模型生成描述。3) 多种编码器-解码器配置：通过组合不同的编码器（mCLIP、AraCLIP、Jina V4）和解码器（Qwen-VL、Gemini Pro Vision），形成多种配置，并进行实验评估，从而找到最佳的配置。

📊 实验亮点

实验结果表明，VLCAP框架在阿拉伯语图像描述任务上取得了显著的性能提升。其中，mCLIP + Gemini Pro Vision配置实现了最佳的BLEU-1（5.34%）和余弦相似度（60.01%），而AraCLIP + Qwen-VL配置获得了最高的LLM-judge评分（36.33%）。这些结果表明，VLCAP框架能够生成更准确、更流畅、更符合阿拉伯语文化和语境的图像描述。

🎯 应用场景

VLCAP框架可应用于多种场景，例如：阿拉伯语图像搜索引擎、阿拉伯语社交媒体内容理解、阿拉伯语教育资源创建等。该研究有助于提升阿拉伯语图像描述的质量和可解释性，促进阿拉伯语文化内容的传播和理解，并为其他低资源语言的图像描述研究提供借鉴。

📄 摘要（原文）

We present VLCAP, an Arabic image captioning framework that integrates CLIP-based visual label retrieval with multimodal text generation. Rather than relying solely on end-to-end captioning, VLCAP grounds generation in interpretable Arabic visual concepts extracted with three multilingual encoders, mCLIP, AraCLIP, and Jina V4, each evaluated separately for label retrieval. A hybrid vocabulary is built from training captions and enriched with about 21K general domain labels translated from the Visual Genome dataset, covering objects, attributes, and scenes. The top-k retrieved labels are transformed into fluent Arabic prompts and passed along with the original image to vision-language models. In the second stage, we tested Qwen-VL and Gemini Pro Vision for caption generation, resulting in six encoder-decoder configurations. The results show that mCLIP + Gemini Pro Vision achieved the best BLEU-1 (5.34%) and cosine similarity (60.01%), while AraCLIP + Qwen-VL obtained the highest LLM-judge score (36.33%). This interpretable pipeline enables culturally coherent and contextually accurate Arabic captions.