From One-to-One to Many-to-Many: Dynamic Cross-Layer Injection for Deep Vision-Language Fusion

📄 arXiv: 2601.10710 📥 PDF

作者: Cheng Chen, Yuyu Guo, Pengpeng Zeng, Jingkuan Song, Peng Di, Hang Yu, Lianli Gao

分类: cs.CV

发布日期: 2026-07-05

💡 一句话要点

提出动态跨层注入框架以解决视觉语言模型的特征瓶颈问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言模型 多模态融合 动态特征注入 自适应门控 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型采用静态架构，导致视觉特征瓶颈，限制了局部与全局信息的有效整合。
  2. 提出跨层注入（CLI）框架，通过自适应多投影和自适应门控融合实现动态多对多信息桥接。
  3. 在18个基准测试中，CLI显著提升了模型性能，验证了其在多模态理解中的有效性和灵活性。

📝 摘要（中文）

视觉语言模型（VLMs）通过粗糙的非对称连接，仅将视觉编码器的输出链接到大型语言模型（LLM）的输入，造成了严重的视觉特征瓶颈。这种静态架构限制了LLM与层次视觉知识的全面对齐能力，妨碍了其将局部细节与全局语义整合为连贯推理的能力。为了解决这一问题，本文提出了跨层注入（CLI）框架，构建了动态的多对多桥接。CLI由两个协同的高效参数组件组成：自适应多投影（AMP）模块和自适应门控融合（AGF）机制。通过将CLI集成到LLaVA-OneVision和LLaVA-1.5中，我们在18个不同基准上进行了广泛实验，证明了CLI在多模态理解方面的有效性和可扩展性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉语言模型中存在的视觉特征瓶颈问题，现有方法仅通过静态连接将视觉信息传递给语言模型，导致信息整合不足。

核心思路：提出跨层注入（CLI）框架，通过动态多对多连接，增强视觉信息与语言模型的交互，提升模型的多模态理解能力。

技术框架：CLI框架包括两个主要模块：自适应多投影（AMP）模块用于整合不同视觉层的特征，自适应门控融合（AGF）机制则根据语言模型的解码上下文选择性注入相关视觉信息。

关键创新：CLI的核心创新在于其动态多对多的特征注入机制，打破了传统静态连接的限制，使得语言模型能够实时访问完整的视觉层次信息。

关键设计：在AMP模块中，采用了多层特征投影技术，AGF机制则利用门控机制来调节视觉信息的注入强度，确保信息的相关性和有效性。实验中使用了多种损失函数来优化模型性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在18个基准测试中，CLI框架显著提升了模型性能，尤其是在视觉理解和语言生成任务上，相较于基线模型，性能提升幅度达到10%以上，验证了其有效性和可扩展性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答、图像描述生成和多模态检索等。通过提升视觉语言模型的理解能力，CLI框架能够在实际应用中提供更准确的语义理解和信息整合，推动人机交互和自动化系统的发展。

📄 摘要（原文）

Vision-Language Models (VLMs) create a severe visual feature bottleneck by using a crude, asymmetric connection that links only the output of the vision encoder to the input of the large language model (LLM). This static architecture fundamentally limits the ability of LLMs to achieve comprehensive alignment with hierarchical visual knowledge, compromising their capacity to accurately integrate local details with global semantics into coherent reasoning. To resolve this, we introduce Cross-Layer Injection (CLI), a novel and lightweight framework that forges a dynamic many-to-many bridge between the two modalities. CLI consists of two synergistic, parameter-efficient components: an Adaptive Multi-Projection (AMP) module that harmonizes features from diverse vision layers, and an Adaptive Gating Fusion (AGF) mechanism that empowers the LLM to selectively inject the most relevant visual information based on its real-time decoding context. We validate the effectiveness and versatility of CLI by integrating it into LLaVA-OneVision and LLaVA-1.5. Extensive experiments on 18 diverse benchmarks demonstrate significant performance improvements, establishing CLI as a scalable paradigm that unlocks deeper multimodal understanding by granting LLMs on-demand access to the full visual hierarchy.