Multimodal RAG Enhanced Visual Description

📄 arXiv: 2508.09170v1 📥 PDF

作者: Amit Kumar Jaiswal, Haiming Liu, Ingo Frommholz

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV, cs.IR

发布日期: 2025-08-06

备注: Accepted by ACM CIKM 2025. 5 pages, 2 figures

💡 一句话要点

提出轻量级RAG增强视觉描述方法以解决多模态对齐问题

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

关键词: 多模态对齐 检索增强生成 图像描述生成 线性映射 训练无关方法

📋 核心要点

  1. 现有的大型多模态模型在文本与视觉表示的对齐上存在模态差距，微调成本高且依赖大量领域数据。
  2. 论文提出了一种训练无关的轻量级方法，利用RAG技术通过线性映射实现模态扩展，降低了计算成本。
  3. 在两个基准数据集上的实验结果显示，该方法在图像描述生成任务中显著提高了性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

针对多模态输入的文本描述，论文提出了一种轻量级的训练无关方法，利用检索增强生成（RAG）技术，通过线性映射有效扩展模态。现有的大型多模态模型（LMMs）在文本与视觉表示的共同嵌入空间中存在模态差距，尽管微调可以缓解这一问题，但通常代价高昂且不切实际。通过在推理过程中应用该映射，能够从训练集中检索到最接近的文本描述，并结合指令为语言模型生成新的文本描述。实验结果表明，该方法在两个基准多模态数据集上显著提升了性能。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决多模态输入中，文本与视觉表示之间的模态差距问题。现有方法在微调过程中需要大量领域特定数据，且成本高昂，难以实施。

核心思路：论文提出了一种轻量级的训练无关方法，利用检索增强生成（RAG）技术，通过线性映射来扩展模态，从而实现文本与视觉的有效对齐。该设计旨在降低计算复杂度，同时保持生成文本的相关性。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先，利用大型多模态模型对图像进行嵌入；其次，通过线性映射检索与图像最接近的文本描述；最后，将检索到的文本描述与指令结合，作为输入提示供语言模型生成新的文本描述。

关键创新：该研究的主要创新在于提出了一种训练无关的线性映射方法，能够有效解决模态差距问题，而不需要昂贵的微调过程。这一方法与传统的依赖于大量标注数据的微调方法本质上不同。

关键设计：在实现过程中，论文设计了高效的线性映射算法，并优化了生成的文本描述以符合标准的图像描述评估指标。具体的参数设置和损失函数设计未在摘要中详细说明，需参考完整论文。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在两个基准多模态数据集上显著提升了图像描述生成的性能，具体提升幅度未在摘要中给出，需参考完整论文以获取详细数据。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括图像描述生成、智能助手、内容创作等。通过提高多模态模型的文本与视觉对齐能力，可以在自动化内容生成、增强现实等场景中发挥重要作用，推动相关技术的进步与应用。

📄 摘要（原文）

Textual descriptions for multimodal inputs entail recurrent refinement of queries to produce relevant output images. Despite efforts to address challenges such as scaling model size and data volume, the cost associated with pre-training and fine-tuning remains substantial. However, pre-trained large multimodal models (LMMs) encounter a modality gap, characterised by a misalignment between textual and visual representations within a common embedding space. Although fine-tuning can potentially mitigate this gap, it is typically expensive and impractical due to the requirement for extensive domain-driven data. To overcome this challenge, we propose a lightweight training-free approach utilising Retrieval-Augmented Generation (RAG) to extend across the modality using a linear mapping, which can be computed efficiently. During inference, this mapping is applied to images embedded by an LMM enabling retrieval of closest textual descriptions from the training set. These textual descriptions, in conjunction with an instruction, cater as an input prompt for the language model to generate new textual descriptions. In addition, we introduce an iterative technique for distilling the mapping by generating synthetic descriptions via the language model facilitating optimisation for standard utilised image description measures. Experimental results on two benchmark multimodal datasets demonstrate significant improvements.