VIFO: Visual Feature Empowered Multivariate Time Series Forecasting with Cross-Modal Fusion

📄 arXiv: 2510.03244v1 📥 PDF

作者: Yanlong Wang, Hang Yu, Jian Xu, Fei Ma, Hongkang Zhang, Tongtong Feng, Zijian Zhang, Shao-Lun Huang, Danny Dongning Sun, Xiao-Ping Zhang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-09-25

💡 一句话要点

VIFO：视觉特征增强的多变量时间序列跨模态融合预测

🎯 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: 多变量时间序列预测 跨模态融合 视觉特征提取 大型视觉模型 预训练模型

📋 核心要点

  1. 现有时间序列模型忽略了多变量时间序列中重要的跨通道依赖关系，限制了预测精度。
  2. VIFO模型将多变量时间序列转换为图像，利用预训练大型视觉模型提取跨通道模式，并融合时间序列特征。
  3. 实验结果表明，VIFO模型在多个基准测试中表现出色，仅需训练少量参数即可实现具有竞争力的性能。

📝 摘要（中文）

大型时间序列基础模型通常采用通道独立的架构来处理不同的数据维度，但这种设计忽略了关键的跨通道依赖性。同时，现有的多模态方法尚未充分利用大型视觉模型（LVM）来解释时空数据的能力。此外，利用不同模态的信息提取优势来提高时间序列预测性能方面仍有巨大的未开发潜力。为了解决这些差距，我们提出了VIFO，一种跨模态预测模型。VIFO独特地将多变量时间序列渲染成图像，使预训练的LVM能够提取通道独立模型无法察觉的复杂跨通道模式。然后，将这些视觉特征与来自时间序列模态的表示对齐并融合。通过冻结LVM并仅训练其7.45%的参数，VIFO在多个基准测试中实现了具有竞争力的性能，为捕获跨变量关系提供了一种高效且有效的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：多变量时间序列预测旨在根据历史数据预测未来趋势。现有方法，特别是大型时间序列模型，通常采用通道独立的架构，分别处理每个变量的时间序列，忽略了变量之间的相互依赖关系。这种独立处理方式限制了模型捕捉复杂跨通道模式的能力，导致预测精度下降。

核心思路：VIFO的核心思路是将多变量时间序列转换为图像，利用预训练的大型视觉模型（LVM）来提取图像中的跨通道模式。图像的二维结构天然地编码了变量之间的空间关系，LVM能够有效地捕捉这些关系。然后，将提取的视觉特征与原始时间序列特征融合，从而增强模型对跨变量依赖关系的理解。

技术框架：VIFO模型主要包含以下几个模块：1) 时间序列到图像的转换模块：将多变量时间序列渲染成图像。具体方法未知。2) 视觉特征提取模块：使用预训练的LVM（冻结大部分参数）提取图像的视觉特征。3) 时间序列特征提取模块：使用传统的时间序列模型提取时间序列的特征。4) 特征对齐与融合模块：将视觉特征和时间序列特征对齐，并通过融合层进行融合。5) 预测模块：根据融合后的特征进行时间序列预测。

关键创新：VIFO的关键创新在于利用LVM来提取多变量时间序列的跨通道依赖关系。通过将时间序列转换为图像，VIFO能够利用LVM强大的视觉特征提取能力，捕捉传统时间序列模型难以发现的复杂模式。此外，VIFO通过冻结LVM的大部分参数，实现了高效的训练。

关键设计：VIFO的关键设计包括：1) 如何将多变量时间序列有效地转换为图像，以保留变量之间的关系。具体方法未知。2) 如何选择合适的预训练LVM，并对其进行微调或特征提取。3) 如何设计特征对齐与融合模块，以有效地结合视觉特征和时间序列特征。4) 损失函数的设计，用于优化模型的预测性能。具体细节未知。

📊 实验亮点

VIFO模型在多个基准测试中取得了具有竞争力的性能，证明了其有效性。通过冻结LVM并仅训练7.45%的参数，VIFO实现了高效的训练，降低了计算成本。具体的性能数据和对比基线未知，但结果表明VIFO在捕获跨变量关系方面具有优势。

🎯 应用场景

VIFO模型可应用于各种需要多变量时间序列预测的领域，例如金融市场预测、交通流量预测、能源需求预测、医疗健康监测等。通过捕捉变量之间的复杂关系，VIFO能够提高预测精度，为决策提供更可靠的依据。该研究有助于推动时间序列预测技术的发展，并为相关领域的实际应用带来价值。

📄 摘要（原文）

Large time series foundation models often adopt channel-independent architectures to handle varying data dimensions, but this design ignores crucial cross-channel dependencies. Concurrently, existing multimodal approaches have not fully exploited the power of large vision models (LVMs) to interpret spatiotemporal data. Additionally, there remains significant unexplored potential in leveraging the advantages of information extraction from different modalities to enhance time series forecasting performance. To address these gaps, we propose the VIFO, a cross-modal forecasting model. VIFO uniquely renders multivariate time series into image, enabling pre-trained LVM to extract complex cross-channel patterns that are invisible to channel-independent models. These visual features are then aligned and fused with representations from the time series modality. By freezing the LVM and training only 7.45% of its parameters, VIFO achieves competitive performance on multiple benchmarks, offering an efficient and effective solution for capturing cross-variable relationships in