ARMADA: Attribute-Based Multimodal Data Augmentation

📄 arXiv: 2408.10086v1 📥 PDF

作者: Xiaomeng Jin, Jeonghwan Kim, Yu Zhou, Kuan-Hao Huang, Te-Lin Wu, Nanyun Peng, Heng Ji

分类: cs.AI

发布日期: 2024-08-19

💡 一句话要点

提出ARMADA：一种基于属性的知识引导多模态数据增强方法，提升模型性能。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态数据增强 知识库 大型语言模型 视觉属性操纵 图像编辑

📋 核心要点

  1. 现有图像-文本数据增强方法存在语义不一致或生成不真实图像的问题，导致模型泛化能力不足。
  2. ARMADA通过知识库和大型语言模型引导，操纵图像中实体的视觉属性，生成语义一致且真实的增强数据。
  3. 实验表明，ARMADA能有效提升模型在四个下游任务上的性能，验证了其生成高质量数据的能力。

📝 摘要（中文）

多模态语言模型（MLM）中，高质量图像-文本对数据的手动标注成本极高。现有的多模态数据增强框架虽然提出了增强图像-文本对的方法，但要么存在文本和图像之间的语义不一致问题，要么生成不真实的图像，导致与真实世界示例存在知识差距。为了解决这些问题，我们提出了一种基于属性的多模态数据增强方法（ARMADA），该方法通过知识引导的方式操纵所提及实体的视觉属性。具体来说，我们从原始文本数据中提取实体及其视觉属性，然后在知识库（KB）和大型语言模型（LLM）的指导下搜索视觉属性的替代值。然后，我们利用图像编辑模型来编辑具有提取属性的图像。ARMADA是一种新颖的多模态数据生成框架，它：（i）从符号KB中提取基于知识的属性，以生成语义一致但又独特的图像-文本对，（ii）使用KB层次结构中的相邻实体生成不同类别的视觉相似图像，以及（iii）使用LLM的常识知识来调节辅助视觉属性（例如背景），以更鲁棒地表示原始实体。我们对四个下游任务的实证结果表明，我们的框架能够生成高质量数据并增强模型性能。这也突出了利用外部知识代理以增强可解释性和现实世界基础的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：多模态语言模型依赖于大量的图像-文本对数据进行训练，但人工标注成本高昂。现有的数据增强方法，如直接修改图像或文本，容易引入语义不一致性，或者生成不真实的图像，导致模型在真实场景下的表现不佳。因此，如何低成本、高质量地生成多模态数据是亟待解决的问题。

核心思路：ARMADA的核心思路是利用知识库和大型语言模型，对图像中实体的视觉属性进行有针对性的修改。通过知识库提供属性的替代值，保证语义一致性；通过大型语言模型调整辅助视觉属性，增强图像的真实感。这种方法能够在保证数据质量的前提下，有效地扩充训练数据集。

技术框架：ARMADA的整体流程包括以下几个步骤：1) 实体和属性提取：从原始文本中提取实体及其视觉属性。2) 属性值替换：利用知识库和大型语言模型，为提取的视觉属性寻找替代值。3) 图像编辑：使用图像编辑模型，根据替换后的属性值修改原始图像。4) 数据集生成：将修改后的图像与原始文本组成新的图像-文本对，加入训练数据集。

关键创新：ARMADA的关键创新在于其知识引导的属性操纵方法。与以往的随机增强方法不同，ARMADA利用知识库和大型语言模型，保证了增强数据的语义一致性和真实性。此外，ARMADA还能够生成不同类别的视觉相似图像，从而增强模型的泛化能力。

关键设计：在属性值替换阶段，ARMADA使用知识库查询实体属性的替代值，并利用大型语言模型对替代值进行筛选，确保其与原始文本的语义一致性。在图像编辑阶段，ARMADA使用预训练的图像编辑模型，并根据替换后的属性值调整编辑参数，以生成高质量的增强图像。具体的参数设置和损失函数细节在论文中未明确说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ARMADA在四个下游任务上取得了显著的性能提升。具体数据未在摘要中给出，属于未知信息。但摘要强调了ARMADA能够生成高质量数据并增强模型性能，验证了其有效性。该研究表明，利用外部知识代理能够增强模型的可解释性和现实世界基础。

🎯 应用场景

ARMADA可应用于各种多模态学习任务，例如图像描述生成、视觉问答、跨模态检索等。该方法能够有效降低数据标注成本，提升模型在真实场景下的性能，具有广泛的应用前景。未来，ARMADA可以扩展到更多模态的数据增强，例如视频和音频。

📄 摘要（原文）

In Multimodal Language Models (MLMs), the cost of manually annotating high-quality image-text pair data for fine-tuning and alignment is extremely high. While existing multimodal data augmentation frameworks propose ways to augment image-text pairs, they either suffer from semantic inconsistency between texts and images, or generate unrealistic images, causing knowledge gap with real world examples. To address these issues, we propose Attribute-based Multimodal Data Augmentation (ARMADA), a novel multimodal data augmentation method via knowledge-guided manipulation of visual attributes of the mentioned entities. Specifically, we extract entities and their visual attributes from the original text data, then search for alternative values for the visual attributes under the guidance of knowledge bases (KBs) and large language models (LLMs). We then utilize an image-editing model to edit the images with the extracted attributes. ARMADA is a novel multimodal data generation framework that: (i) extracts knowledge-grounded attributes from symbolic KBs for semantically consistent yet distinctive image-text pair generation, (ii) generates visually similar images of disparate categories using neighboring entities in the KB hierarchy, and (iii) uses the commonsense knowledge of LLMs to modulate auxiliary visual attributes such as backgrounds for more robust representation of original entities. Our empirical results over four downstream tasks demonstrate the efficacy of our framework to produce high-quality data and enhance the model performance. This also highlights the need to leverage external knowledge proxies for enhanced interpretability and real-world grounding.