Disentanglement of Variations with Multimodal Generative Modeling

📄 arXiv: 2509.23548v1 📥 PDF

作者: Yijie Zhang, Yiyang Shen, Weiran Wang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-09-28

备注: 22 pages, 14 figures, 7 tables

💡 一句话要点

提出IDMVAE，通过互信息解耦多模态生成模型中的共享和私有信息，提升生成质量。

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

关键词: 多模态学习 生成模型 变分自编码器 互信息 信息解耦

📋 核心要点

  1. 现有方法在多模态生成模型中难以有效解耦共享和私有信息，尤其是在复杂数据集上，似然模型表达能力不足。
  2. IDMVAE通过互信息正则化显式解耦共享和私有信息，并结合生成增强和循环一致性损失来消除冗余。
  3. 实验表明，IDMVAE在具有挑战性的数据集上实现了更好的共享和私有信息分离，并提升了生成质量和语义一致性。

📝 摘要（中文）

多模态数据在各个领域普遍存在，学习此类数据的鲁棒表示对于提高生成质量和下游任务性能至关重要。为了处理不同模态之间的异质性和相互联系，最近的多模态生成模型使用两个独立的变量提取共享和私有（模态特定）信息。尽管尝试强制解耦这两个变量，但这些方法在似然模型不足的具有挑战性的数据集上表现不佳。在本文中，我们提出了信息解耦多模态VAE（IDMVAE）来显式地解决这个问题，采用严格的基于互信息的正则化，包括用于提取共享变量的跨视图互信息最大化，以及使用生成增强的循环一致性风格损失来消除冗余。我们进一步引入扩散模型来提高潜在先验的容量。这些新提出的组件是相互补充的。与现有方法相比，IDMVAE在共享和私有信息之间表现出清晰的分离，在具有挑战性的数据集上展示了卓越的生成质量和语义一致性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态生成模型中共享信息和私有信息难以有效解耦的问题。现有方法虽然尝试使用分离的变量来表示共享和私有信息，但由于似然模型的表达能力限制，在复杂数据集上无法实现干净的解耦，导致生成质量下降，语义一致性不足。

核心思路：论文的核心思路是通过显式地最大化跨模态之间的互信息来提取共享信息，并使用循环一致性损失来消除私有信息中的冗余，从而实现共享和私有信息的有效解耦。此外，引入扩散模型来增强潜在先验的表达能力，进一步提升生成质量。

技术框架：IDMVAE的整体框架基于变分自编码器（VAE），包含编码器、潜在空间和解码器三个主要部分。编码器将多模态输入映射到潜在空间，潜在空间包含共享变量和私有变量。解码器从潜在空间重构输入。为了实现信息解耦，模型引入了跨视图互信息最大化模块和循环一致性损失模块。此外，使用扩散模型作为潜在先验，以提高生成能力。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 显式地使用互信息最大化来提取共享信息，确保不同模态之间共享的信息被有效捕获；2) 使用循环一致性损失来消除私有信息中的冗余，避免信息泄露；3) 引入扩散模型作为潜在先验，增强了模型的生成能力。这些创新点共同作用，实现了更干净的共享和私有信息解耦。

关键设计：IDMVAE的关键设计包括：1) 使用互信息估计器来近似计算跨视图互信息，并将其作为损失函数的一部分进行优化；2) 设计循环一致性损失，通过生成增强的方式，强制模型学习到更干净的私有信息；3) 使用扩散模型来建模潜在先验，并采用变分推断的方式进行训练。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

IDMVAE在多个具有挑战性的多模态数据集上进行了评估，实验结果表明，IDMVAE在共享和私有信息分离方面优于现有方法。具体而言，IDMVAE能够生成更清晰、更真实的图像，并且在语义一致性方面取得了显著提升。定量指标也表明，IDMVAE在生成质量和信息解耦方面均取得了显著的改进。

🎯 应用场景

IDMVAE可应用于各种多模态数据生成任务，例如图像到文本的生成、语音到图像的生成等。该模型能够学习到鲁棒的共享表示，从而提高生成质量和语义一致性。此外，该模型还可以用于多模态数据的表示学习和下游任务，例如多模态分类、检索等。未来，该研究可以扩展到更复杂的多模态场景，例如视频理解和多模态对话系统。

📄 摘要（原文）

Multimodal data are prevalent across various domains, and learning robust representations of such data is paramount to enhancing generation quality and downstream task performance. To handle heterogeneity and interconnections among different modalities, recent multimodal generative models extract shared and private (modality-specific) information with two separate variables. Despite attempts to enforce disentanglement between these two variables, these methods struggle with challenging datasets where the likelihood model is insufficient. In this paper, we propose Information-disentangled Multimodal VAE (IDMVAE) to explicitly address this issue, with rigorous mutual information-based regularizations, including cross-view mutual information maximization for extracting shared variables, and a cycle-consistency style loss for redundancy removal using generative augmentations. We further introduce diffusion models to improve the capacity of latent priors. These newly proposed components are complementary to each other. Compared to existing approaches, IDMVAE shows a clean separation between shared and private information, demonstrating superior generation quality and semantic coherence on challenging datasets.