CoVAE: correlated multimodal generative modeling

📄 arXiv: 2603.01965v1 📥 PDF

作者: Federico Caretti, Guido Sanguinetti

分类: cs.LG, q-bio.QM

发布日期: 2026-03-02

💡 一句话要点

提出CoVAE模型，通过捕捉模态间相关性，提升多模态生成建模的性能和不确定性量化。

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

关键词: 多模态学习 变分自编码器 生成模型 模态相关性 不确定性量化

📋 核心要点

  1. 现有的多模态变分自编码器在潜在空间进行融合，忽略了模态间的联合统计结构，影响生成质量和不确定性评估。
  2. CoVAE通过建模模态间的相关性，保留了多模态数据的联合统计结构，从而提升生成建模的性能。
  3. 实验结果表明，CoVAE在跨模态重建和不确定性量化方面表现出色，并在真实和合成数据集上验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

多模态变分自编码器(Multimodal Variational Autoencoders)已成为从富多模态数据中提取有效表示的热门工具。然而，这些模型依赖于潜在空间中的融合策略，破坏了多模态数据的联合统计结构，对生成和不确定性量化产生深远影响。本文介绍了一种新的生成架构——相关变分自编码器(CoVAE)，它能够捕捉模态之间的相关性。我们在多个真实和合成数据集上测试了CoVAE，证明了其准确的跨模态重建和对相关不确定性的有效量化。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态变分自编码器（MVAE）通常在潜在空间中进行模态融合，这种融合方式破坏了原始多模态数据中存在的联合统计结构。这导致模型在生成新样本时，无法准确地捕捉到模态之间的依赖关系，从而影响生成质量。此外，这种融合也使得模型难以准确量化与多模态数据相关的不确定性。

核心思路：CoVAE的核心思路是显式地建模多模态数据之间的相关性，从而保留其联合统计结构。通过学习一个能够捕捉模态间依赖关系的潜在空间表示，CoVAE能够更准确地进行跨模态重建，并提供更可靠的不确定性量化。

技术框架：CoVAE的整体架构基于变分自编码器（VAE）。对于每个模态，CoVAE使用一个编码器将输入数据映射到潜在空间，并使用一个解码器从潜在空间重建输入数据。关键的区别在于，CoVAE引入了一个额外的模块来建模不同模态潜在表示之间的相关性。这个模块可以是一个神经网络，它学习一个联合分布，该分布能够捕捉不同模态之间的依赖关系。

关键创新：CoVAE最重要的创新在于其显式地建模多模态数据之间的相关性。与传统的MVAE相比，CoVAE避免了在潜在空间中进行简单的融合，而是学习一个能够捕捉模态间依赖关系的联合分布。这种方法能够更好地保留原始数据的统计结构，从而提升生成建模的性能和不确定性量化。

关键设计：CoVAE的关键设计包括：1) 使用神经网络来建模模态间潜在表示的联合分布；2) 设计合适的损失函数，鼓励模型学习到准确的模态间相关性；3) 针对不同的数据集和应用场景，选择合适的编码器和解码器结构。具体来说，损失函数通常包括重建损失（衡量重建数据的准确性）和KL散度（衡量潜在表示与先验分布的接近程度），以及一个额外的项来鼓励模型学习到准确的模态间相关性。这个额外的项可以是基于互信息或者其他相关性度量的。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CoVAE在跨模态重建任务中优于现有的多模态变分自编码器。此外，CoVAE能够更准确地量化与多模态数据相关的不确定性，这对于安全关键型应用至关重要。在合成数据集和真实数据集上的实验均验证了CoVAE的有效性。

🎯 应用场景

CoVAE在多个领域具有广泛的应用前景，例如：医学影像分析（融合CT、MRI等多模态数据进行疾病诊断）、自动驾驶（融合视觉、激光雷达等多传感器数据进行环境感知）、以及多媒体内容生成（融合文本、图像、音频等多模态信息生成高质量内容）。通过捕捉模态间的相关性，CoVAE能够提升这些应用场景的性能和可靠性。

📄 摘要（原文）

Multimodal Variational Autoencoders have emerged as a popular tool to extract effective representations from rich multimodal data. However, such models rely on fusion strategies in latent space that destroy the joint statistical structure of the multimodal data, with profound implications for generation and uncertainty quantification. In this work, we introduce Correlated Variational Autoencoders (CoVAE), a new generative architecture that captures the correlations between modalities. We test CoVAE on a number of real and synthetic data sets demonstrating both accurate cross-modal reconstruction and effective quantification of the associated uncertainties.