Reconstruction-Driven Multimodal Representation Learning for Automated Media Understanding

📄 arXiv: 2511.17596v1 📥 PDF

作者: Yassir Benhammou, Suman Kalyan, Sujay Kumar

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-11-17

备注: 8 pages, 5 figures, 4 tables

💡 一句话要点

提出基于重构驱动的多模态自编码器，用于自动化媒体内容理解。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多模态学习 自编码器 重构驱动 媒体理解 元数据提取

📋 核心要点

  1. 现有AI系统在媒体内容理解方面通常只处理单一模态数据，无法有效理解跨模态关系。
  2. 提出多模态自编码器（MMAE），通过最小化跨模态重构损失学习模态不变的语义结构。
  3. 实验表明，MMAE在聚类和对齐指标上优于线性基线，为元数据生成和跨模态检索提供基础。

📝 摘要（中文）

广播和媒体机构越来越多地依赖人工智能来自动化内容索引、标签和元数据生成等劳动密集型流程。然而，现有的人工智能系统通常只处理单一模态的数据，例如视频、音频或文本，这限制了它们对广播材料中复杂跨模态关系的理解。本文提出了一种多模态自编码器（MMAE），它可以学习跨文本、音频和视觉数据的统一表示，从而实现元数据提取和语义聚类的端到端自动化。该模型在最近推出的LUMA数据集上进行训练，LUMA数据集是一个完全对齐的多模态三元组基准，代表了真实世界的媒体内容。通过最小化跨模态的联合重构损失，MMAE无需依赖大型配对或对比数据集即可发现模态不变的语义结构。与线性基线相比，我们在聚类和对齐指标（轮廓系数、ARI、NMI）方面取得了显著的改进，表明基于重构的多模态嵌入可以作为广播档案中可扩展元数据生成和跨模态检索的基础。这些结果突出了重构驱动的多模态学习在提高现代广播工作流程中的自动化、可搜索性和内容管理效率方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决媒体内容理解中跨模态信息融合的问题。现有方法通常依赖于单模态信息，无法充分利用视频、音频和文本之间的关联性，导致元数据提取和语义聚类效果不佳。此外，许多多模态学习方法依赖于大量配对或对比数据，获取成本高昂。

核心思路：论文的核心思路是通过多模态自编码器（MMAE）学习统一的跨模态表示。MMAE通过最小化跨模态的联合重构损失，迫使模型学习模态不变的语义结构。这种方法无需依赖大量配对或对比数据集，降低了训练成本。

技术框架：MMAE的整体架构包含三个主要模块：文本编码器、音频编码器和视觉编码器。每个编码器将对应模态的数据映射到共享的潜在空间。然后，解码器从潜在空间重构原始模态数据。整个框架通过最小化跨模态的重构损失进行训练，从而学习到统一的跨模态表示。

关键创新：论文的关键创新在于利用重构损失作为多模态表示学习的主要驱动力。与传统的对比学习或配对学习方法不同，该方法无需显式地对齐不同模态的数据，而是通过重构任务隐式地学习模态之间的关联性。这种方法更加灵活，适用于缺乏大量配对数据的场景。

关键设计：MMAE的关键设计包括：1) 使用独立的编码器和解码器处理不同模态的数据；2) 采用联合重构损失，同时优化所有模态的重构效果；3) 在LUMA数据集上进行训练，该数据集包含完全对齐的多模态三元组，为模型提供了丰富的训练数据。具体的网络结构和参数设置未在摘要中详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，MMAE在聚类和对齐指标（轮廓系数、ARI、NMI）方面显著优于线性基线。这些结果表明，基于重构的多模态嵌入可以有效地学习跨模态的语义表示，并为广播档案中的可扩展元数据生成和跨模态检索提供基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于广播、媒体内容管理、视频检索等领域。通过自动提取元数据和进行语义聚类，可以提高内容的可搜索性、可访问性和管理效率。例如，可以用于自动生成视频摘要、推荐相关内容、以及进行版权管理。

📄 摘要（原文）

Broadcast and media organizations increasingly rely on artificial intelligence to automate the labor-intensive processes of content indexing, tagging, and metadata generation. However, existing AI systems typically operate on a single modality-such as video, audio, or text-limiting their understanding of complex, cross-modal relationships in broadcast material. In this work, we propose a Multimodal Autoencoder (MMAE) that learns unified representations across text, audio, and visual data, enabling end-to-end automation of metadata extraction and semantic clustering. The model is trained on the recently introduced LUMA dataset, a fully aligned benchmark of multimodal triplets representative of real-world media content. By minimizing joint reconstruction losses across modalities, the MMAE discovers modality-invariant semantic structures without relying on large paired or contrastive datasets. We demonstrate significant improvements in clustering and alignment metrics (Silhouette, ARI, NMI) compared to linear baselines, indicating that reconstruction-based multimodal embeddings can serve as a foundation for scalable metadata generation and cross-modal retrieval in broadcast archives. These results highlight the potential of reconstruction-driven multimodal learning to enhance automation, searchability, and content management efficiency in modern broadcast workflows.