ImageScope: Unifying Language-Guided Image Retrieval via Large Multimodal Model Collective Reasoning
作者: Pengfei Luo, Jingbo Zhou, Tong Xu, Yuan Xia, Linli Xu, Enhong Chen
分类: cs.IR, cs.AI, cs.MM
发布日期: 2025-03-13
备注: WWW 2025
💡 一句话要点
ImageScope：通过大模型集体推理统一语言引导的图像检索任务
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语言引导图像检索 多模态模型 集体推理 思维链 文本到图像检索 零样本学习 图像理解
📋 核心要点
- 现有语言引导图像检索方法针对不同子任务构建独立系统，导致系统复杂、维护成本高，且难以应对语言歧义和复杂图像内容。
- ImageScope 提出一个无需训练的三阶段框架，利用大模型集体推理，将不同的语言引导图像检索任务统一为广义的文本到图像检索过程。
- 实验结果表明，ImageScope 在六个语言引导图像检索数据集上优于现有基线方法，证明了该框架设计的有效性。
📝 摘要（中文）
随着在线内容中图像的激增，语言引导的图像检索（LGIR）已成为过去十年的研究热点，涵盖了各种具有不同输入形式的子任务。虽然大型多模态模型（LMM）的发展极大地促进了这些任务，但现有方法通常孤立地处理它们，需要为每个任务构建单独的系统。这不仅增加了系统复杂性和维护成本，还加剧了语言歧义和复杂图像内容带来的挑战，使得检索系统难以提供准确可靠的结果。为此，我们提出了ImageScope，一个无需训练的三阶段框架，它利用集体推理来统一LGIR任务。统一背后的关键在于语言的组合性质，它将不同的LGIR任务转化为广义的文本到图像检索过程，以及LMM的推理作为通用验证来细化结果。具体来说，在第一阶段，我们通过使用思维链（CoT）推理综合不同语义粒度级别的搜索意图，从而提高框架的鲁棒性。在第二和第三阶段，我们通过局部验证谓词命题和全局执行成对评估来反思检索结果。在六个LGIR数据集上进行的实验表明，ImageScope优于有竞争力的基线。全面的评估和消融研究进一步证实了我们设计的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决现有语言引导图像检索（LGIR）方法中，针对不同子任务需要构建独立系统的问题。这种孤立的处理方式增加了系统复杂性和维护成本，并且难以有效应对语言歧义和复杂图像内容，导致检索结果的准确性和可靠性降低。现有方法的痛点在于缺乏一个统一的框架来处理各种LGIR任务。
核心思路：ImageScope 的核心思路是将各种LGIR任务统一转化为一个广义的文本到图像检索过程。该方法利用语言的组合性质，将不同的输入形式转化为统一的文本查询，然后利用大型多模态模型（LMM）的推理能力作为通用验证器来细化检索结果。通过这种方式，ImageScope 能够以统一的方式处理各种LGIR任务，而无需为每个任务构建单独的系统。
技术框架：ImageScope 包含三个主要阶段： 1. 搜索意图合成：利用思维链（CoT）推理，从不同语义粒度级别合成搜索意图，提高框架的鲁棒性。 2. 局部谓词验证：通过验证谓词命题来反思检索结果，关注图像的局部信息。 3. 全局成对评估：执行成对评估来进一步细化检索结果，关注图像之间的关系。
关键创新：ImageScope 的最重要创新点在于其统一的框架设计，它能够以无需训练的方式处理各种LGIR任务。与现有方法需要为每个任务构建单独的系统不同，ImageScope 利用 LMM 的推理能力作为通用验证器，将不同的 LGIR 任务转化为一个统一的文本到图像检索过程。这种统一的设计降低了系统复杂性和维护成本，并提高了检索结果的准确性和可靠性。
关键设计： * 思维链（CoT）推理：用于合成不同语义粒度级别的搜索意图，提高框架的鲁棒性。具体实现细节未知。 * 局部谓词验证：验证检索结果中图像的局部信息是否符合文本描述。具体实现细节未知。 * 全局成对评估：通过比较不同检索结果之间的相关性来进一步细化检索结果。具体实现细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ImageScope 在六个语言引导图像检索数据集上进行了实验，结果表明其性能优于现有基线方法。具体提升幅度未知，但实验结果验证了 ImageScope 框架设计的有效性，以及 LMM 在统一 LGIR 任务中的潜力。
🎯 应用场景
ImageScope 具有广泛的应用前景，可应用于电商平台的图像搜索、智能安防领域的图像检索、以及医学图像的辅助诊断等领域。该研究能够提升图像检索的准确性和效率，降低系统开发和维护成本，并为未来的多模态信息检索系统提供新的思路。
📄 摘要（原文）
With the proliferation of images in online content, language-guided image retrieval (LGIR) has emerged as a research hotspot over the past decade, encompassing a variety of subtasks with diverse input forms. While the development of large multimodal models (LMMs) has significantly facilitated these tasks, existing approaches often address them in isolation, requiring the construction of separate systems for each task. This not only increases system complexity and maintenance costs, but also exacerbates challenges stemming from language ambiguity and complex image content, making it difficult for retrieval systems to provide accurate and reliable results. To this end, we propose ImageScope, a training-free, three-stage framework that leverages collective reasoning to unify LGIR tasks. The key insight behind the unification lies in the compositional nature of language, which transforms diverse LGIR tasks into a generalized text-to-image retrieval process, along with the reasoning of LMMs serving as a universal verification to refine the results. To be specific, in the first stage, we improve the robustness of the framework by synthesizing search intents across varying levels of semantic granularity using chain-of-thought (CoT) reasoning. In the second and third stages, we then reflect on retrieval results by verifying predicate propositions locally, and performing pairwise evaluations globally. Experiments conducted on six LGIR datasets demonstrate that ImageScope outperforms competitive baselines. Comprehensive evaluations and ablation studies further confirm the effectiveness of our design.