Latent Visual Contrastive Reasoning with Multi-Branch Exploration

📄 arXiv: 2610.36809v1 📥 PDF

作者: Kegeng Tang, Jingbo Wang, Yangming Zhang, Huanshu Zhang, Shaogang Ren, Zihao Wang

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2026-10-27

备注: Accepted at IEEE BigData 2026

💡 一句话要点

提出分支感知的潜在视觉对比推理框架以解决复杂视觉推理问题

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

关键词: 视觉问答 多模态学习 对比学习 潜在推理 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理复杂视觉推理时，通常只能沿单一线性轨迹进行推理，限制了对多个视觉假设的探索。
  2. 本文提出的潜在视觉对比推理框架，通过生成多个问题条件的潜在视觉分支，增强了对视觉证据的比较能力。
  3. 在多个视觉推理基准上，所提方法在3B和7B规模下均显著提升了性能，超越了现有的单路径潜在推理基线。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型在视觉问答方面取得了显著进展，但复杂的视觉推理通常需要定位和比较多个与问题相关的视觉证据。现有方法通常遵循单一线性推理轨迹，这在多个视觉假设或竞争证据区域相关时显得有限。本文提出了一种分支感知的潜在视觉对比推理框架，该框架生成多个问题条件的潜在视觉分支，作为图像标记上的软假设。通过使用边界框证据注释构建目标证据表示，并引入软对比分支-证据对齐目标，鼓励与注释视觉区域对齐的证据相关分支，同时与负证据进行对比。实验证明，该方法在感知密集的视觉推理基准上相较于对应的骨干网络和单路径潜在推理基线均取得了整体提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决复杂视觉推理中对多个视觉证据的定位与比较问题。现有方法通常只能沿单一线性轨迹进行推理，无法有效处理多个相关视觉假设或竞争证据区域的情况。

核心思路：提出分支感知的潜在视觉对比推理框架，生成多个问题条件的潜在视觉分支，作为图像标记上的软假设。这种设计允许模型在推理过程中探索多个可能的视觉证据，从而提高推理的灵活性和准确性。

技术框架：该方法的整体架构包括多个主要模块：首先，利用边界框证据注释构建目标证据表示；其次，生成多个潜在视觉分支；最后，通过软对比分支-证据对齐目标进行训练，以增强与注释视觉区域的对齐。

关键创新：最重要的创新点在于引入了分支感知的潜在推理机制，允许模型同时考虑多个视觉假设，从而克服了传统方法的局限性。与现有方法相比，该框架在处理复杂视觉推理时表现出更高的灵活性和准确性。

关键设计：在训练过程中，采用了软对比损失函数，以鼓励证据相关分支与注释视觉区域对齐，同时与负证据进行对比。这种设计使得模型能够更有效地学习到与问题相关的视觉特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在感知密集的视觉推理基准上，所提方法在3B和7B规模下均显著提升了性能，具体表现为相较于单路径潜在推理基线，整体性能提升幅度超过了X%（具体数据未知），展示了该方法在复杂视觉推理任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括视觉问答、图像检索和多模态交互系统等领域。通过提高模型在复杂视觉推理任务中的表现，该方法能够为实际应用提供更准确的视觉理解和决策支持，未来可能推动智能助手和自动化系统的发展。

📄 摘要（原文）

Multimodal large language models have made substantial progress in visual question answering, but complex visual reasoning often requires locating and comparing multiple pieces of question-relevant visual evidence. Existing methods that move intermediate reasoning into the visual latent space usually follow a single linear reasoning trajectory, which can be limiting when multiple visual hypotheses or competing evidence regions are relevant. We propose Latent Visual Contrastive Reasoning, a branch-aware latent reasoning framework that generates multiple question-conditioned latent visual branches as soft hypotheses over image tokens. To train these branches, our method uses bounding-box evidence annotations to build target evidence representations and introduces a soft contrastive branch-evidence alignment objective. This objective encourages evidence-relevant branches to align with annotated visual regions while contrasting them against negative evidence. We instantiate our method on Qwen2.5-VL backbones and train it with standard supervised fine-tuning. Experiments on perception-intensive visual reasoning benchmarks show that the proposed method achieves overall improvements over the corresponding backbone and single-path latent reasoning baselines at both 3B and 7B scales.