FlowCIR: Semantic Transport via Flow Matching for Zero-Shot Composed Image Retrieval

📄 arXiv: 2607.02284v1 📥 PDF

作者: Zhenqi He, Ziqi Jiang, Yuanpei Liu, Yanghao Wang, Teng Wang, Long Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2026-07-02

备注: Accept to ECCV2026

💡 一句话要点

提出FlowCIR以解决零-shot组合图像检索中的语义传输问题

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

关键词: 零-shot学习 组合图像检索 条件流匹配 语义传输 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有ZS-CIR方法依赖文本反演，导致在细粒度语义处理上存在损失和脆弱性。
  2. 本文提出FlowCIR，通过条件流匹配实现参考和目标嵌入之间的语义传输，提升了检索精度。
  3. 实验结果显示，FlowCIR在训练资源上比传统方法减少约10倍，并在多个基准上表现出色。

📝 摘要（中文）

零-shot组合图像检索（ZS-CIR）旨在通过自然语言指令编辑参考图像来检索目标图像，而无需依赖特定领域的注释三元组。现有ZS-CIR方法多依赖文本反演，将参考图像转换为伪文本标记，并通过简单的拼接与指令组合，这种方法在细粒度语义上可能存在损失和脆弱性。本文提出了一种新范式FlowCIR，将ZS-CIR视为参考和目标嵌入之间的条件语义传输。通过条件流匹配，我们的模型学习一个轻量级的传输场，将指令表示映射到与参考图像条件下的目标对齐查询嵌入。FlowCIR在预提取的VLM嵌入上操作，仅训练一个小型传输模块，未更新图像或文本编码器，相比于先前的文本反演方法，提供了计算效率更高的训练协议。实验表明，FlowCIR在标准CIR基准上表现出强劲的竞争力。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决零-shot组合图像检索（ZS-CIR）中的语义传输问题。现有方法依赖文本反演，导致在细粒度语义处理上存在损失和脆弱性。

核心思路：FlowCIR通过条件流匹配，将指令表示与参考图像条件下的目标嵌入进行语义传输，避免了文本反演带来的信息损失。

技术框架：FlowCIR的整体架构包括预提取的视觉语言模型（VLM）嵌入和一个小型的传输模块。模型在训练过程中仅更新传输模块，而不改变图像或文本编码器。

关键创新：FlowCIR的核心创新在于条件流匹配的引入，使得模型能够在保持计算效率的同时，提升对细粒度语义的处理能力。与传统方法相比，FlowCIR在训练资源和性能上均有显著提升。

关键设计：模型设计中，使用了轻量级的传输场来实现指令与目标嵌入的映射，并引入了多负引导策略以应对否定和移除等常见的失败模式。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FlowCIR在多个标准CIR基准上表现出色，相比于传统的文本反演方法，训练资源减少约10倍，同时在检索精度上也实现了显著提升，展现了强劲的竞争力。

🎯 应用场景

FlowCIR在图像检索、图像编辑和多模态学习等领域具有广泛的应用潜力。其高效的训练机制和强大的语义处理能力，使其能够在实际应用中提供更为精准的图像检索服务，尤其是在需要处理复杂指令的场景中。未来，该方法有望推动更多基于视觉和语言的交互系统的发展。

📄 摘要（原文）

Zero-shot composed image retrieval (ZS-CIR) aims to retrieve a target image by editing a reference image with a natural-language instruction, without relying on domain-specific annotated triplets. Most existing ZS-CIR methods rely on textual inversion to translate the reference image into pseudo-text tokens and then compose them with the instruction via simple concatenation in the text space, which can be lossy and brittle for fine-grained semantics. In this work, we propose a new paradigm, namely FlowCIR, that casts ZS-CIR as conditional semantic transport between reference and target embeddings. Leveraging \emph{conditional flow matching}, our model learns a lightweight transport field that maps the instruction representation toward a target-aligned query embedding conditioned on the reference image. Since FlowCIR operates on pre-extracted VLM embeddings and trains only a small transport module without updating the image or text encoder, it offers a computationally efficient training protocol compared with prior textual-inversion-based approaches. The resulting framework is training-efficient, requiring roughly $10\times$ fewer training resources than prior textual-inversion-based approaches. We further identify negation and removal as a major failure mode of VLM-based composition. To address this, we propose an inference-only Multi-Negative Steering strategy that steers a negation-containing relative instruction away from its negated semantics, mitigating the limited negation handling of VLMs and improving robustness on negation-heavy queries. Extensive experiments on standard CIR benchmarks demonstrate that FlowCIR achieves strong and competitive performance compared with recent ZS-CIR methods.