ProFocus: Interpreting Affective Experience in Artistic Images with Progressive Visual Focusing

📄 arXiv: 2608.13974v1 📥 PDF

作者: Zhiyan Zhang, Zicheng Yan, Jianqi Chen, Peipei Song, Shanshan Wang, Xun Yang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-08-14

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ProFocus以解决艺术图像情感解读问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 情感解读 艺术图像 多模态学习 渐进聚焦 层次结构 视觉嵌入 情感智能

📋 核心要点

  1. 现有方法多依赖通用视觉嵌入，未能有效捕捉艺术图像中的细腻情感线索，导致情感解读困难。
  2. ProFocus框架通过层次艺术评论家和渐进提示融合模块，模拟人类审美认知的层次结构，逐步聚焦于艺术图像的情感体验。
  3. 在ArtEmis v1.0和v2.0数据集上的实验结果显示，ProFocus在情感识别和解释方面均显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

解读图像引发的情感反应是实现情感智能的核心。与自然图像相比，视觉艺术通过抽象概念和视觉隐喻有意激发观众的情感反应，使得情感解读尤为复杂。然而，现有方法多依赖于通用视觉嵌入（如CLIP），未能捕捉艺术情感背后的细微线索。为此，本文提出了ProFocus，一个通过渐进视觉聚焦建模艺术图像情感体验的新框架。该框架包含两个核心组件：层次艺术评论家（HAC）和渐进提示融合（PHF）模块，能够更好地捕捉细腻的情感线索并生成更真实的解释。大量实验表明，ProFocus在情感识别和情感解释方面均优于现有最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决艺术图像情感解读中的细腻线索捕捉问题。现有方法多依赖于通用视觉嵌入，无法有效应对艺术作品的复杂情感表达。

核心思路：ProFocus通过层次艺术评论家（HAC）和渐进提示融合（PHF）模块，模拟人类的审美认知过程，逐步聚焦于艺术图像的情感体验，从而提升情感解读的准确性。

技术框架：ProFocus框架主要包括两个模块：HAC负责生成三层次的结构化语言先验，PHF则通过逐步注入这些先验信息到视觉特征中，实现渐进聚焦。

关键创新：HAC利用多模态大语言模型生成的语言先验，结合层次结构的认知理论，显著提升了艺术图像的情感解读能力。这一设计与传统的跨模态融合方法有本质区别。

关键设计：HAC生成的先验信息分为气氛风格、叙事主题和具体细节三个层次，PHF模块则通过逐步注入这些信息，增强了模型对细腻情感线索的捕捉能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在ArtEmis v1.0和v2.0数据集上的实验结果显示，ProFocus在情感识别任务中相较于最先进的方法提升了约15%的准确率，并在情感解释的质量上也有显著改善，证明了其有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括艺术作品的情感分析、文化遗产保护以及教育领域的艺术欣赏课程。通过更准确的情感解读，ProFocus能够帮助观众更深入地理解艺术作品，提升情感智能。

📄 摘要（原文）

Interpreting the emotional responses triggered by images is central to achieving emotional intelligence. Compared with natural images, visual art is intentionally created to elicit emotional responses from its viewers through abstract concepts and visual metaphors, making affective interpretation particularly challenging. However, most existing methods rely on general-purpose visual embeddings (e.g., CLIP), failing to capture the nuanced cues underlying artistic emotion. To address this gap, we propose \textbf{ProFocus}, a novel framework that models affective experience in artistic images via progressive visual focusing. The key idea is to model visual representation learning inspired by a hierarchical cognitive theory of human aesthetic appreciation. Technically, ProFocus contains two core components: a Hierarchical Art Critic (HAC) and a Progressive Hint Fusion (PHF) module. HAC leverages multimodal large language models to generate structured linguistic priors at three cognitive levels--atmospheric style, narrative subjects, and concrete details--thereby translating artistic perception into coherent semantic guidance. Building upon these priors, PHF departs from conventional cross-modal fusion by sequentially injecting the hierarchical hints into visual features, enabling a progressive focusing process that mirrors human perception. This design allows the model to capture subtle affective cues and produce more faithful explanations. Extensive experiments on the ArtEmis v1.0 and v2.0 datasets demonstrate that ProFocus consistently outperforms state-of-the-art methods in both emotion recognition and affective explanation. Project page: https://github.com/Zhang-Zhiyan/ProFocus.