Where Should Knowledge Enter? A Layered Framework for Knowledge Infusion in Multimodal Iterative Generative Mo
作者: Renjith Prasad, Chathurangi Shyalika, Anushka Pawar, Amit Sheth
分类: cs.AI
发布日期: 2026-06-04
💡 一句话要点
提出分层框架以解决多模态生成模型中的知识注入问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态生成 知识注入 扩散模型 安全对齐 生成模型 深度学习
📋 核心要点
- 现有多模态生成模型在遵循特定知识时表现不佳，导致生成结果不可靠。
- 论文提出了一种分层框架，将知识注入视为干预层问题，涵盖输入输出、转移函数等四个组件。
- 实验结果显示，实施多层知识注入后，知识违反输出减少了70.97%，验证了框架的有效性。
📝 摘要（中文）
多模态生成模型能够生成流畅的输出，但在需要遵循结构化、领域特定或安全关键知识时，仍然存在不可靠的问题。现有方法通过提示增强、引导、潜在编辑或微调等机制来注入知识，但通常按技术分类而非生成过程的组件。本文提出知识注入在迭代生成模型中是一个干预层问题，知识可以作用于生成过程的四个结构性不同的组件：输入/输出边界、转移函数、中间状态和模型参数。我们在扩散模型中实例化该框架，并将代表性方法映射到四个层次，提出多层组合的设计原则。通过在使用多模态知识图谱的安全对齐实验中实施三层知识注入，实验证明每增加一层都能解决前一层无法达到的失败类别，知识违反输出减少了70.97%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多模态生成模型在生成过程中如何有效注入结构化和领域特定知识的问题。现有方法通常无法有效处理知识违反的情况，导致生成结果的不可靠性。
核心思路：论文提出将知识注入视为一个干预层问题，认为知识可以在生成过程的不同层次上进行注入，从而提高生成结果的可靠性和准确性。
技术框架：整体框架分为四个干预层：表面层（输入/输出边界）、轨迹层（转移函数）、潜在层（中间状态）和参数层（模型参数）。每个层次可以独立或组合使用，以实现更好的知识注入效果。
关键创新：最重要的创新在于将知识注入过程系统化为四个层次，明确了每个层次的功能和作用，提供了一个新的视角来理解和设计知识注入机制。
关键设计：在实验中，采用了三层知识注入策略，包括表面层的输入侧和输出侧注入，以及轨迹层的潜在注入。设计了相应的损失函数和网络结构，以确保每层的有效性和互补性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，实施三层知识注入后，知识违反输出减少了70.97%，显著优于传统的生成方法。这一结果验证了框架的有效性和各层之间的互补性，为未来的研究提供了新的方向。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、计算机视觉和机器人等多个领域，尤其是在需要遵循特定知识或安全标准的生成任务中。通过提高生成模型的可靠性，该框架可为实际应用提供更高的安全性和准确性，推动智能系统的可信赖性发展。
📄 摘要（原文）
Multimodal generative models produce fluent outputs but remain unreliable when generation must respect structured, domain-specific, or safety-critical knowledge. Existing methods incorporate knowledge through mechanisms such as prompt augmentation, guidance, latent editing, or fine-tuning, yet they are typically categorized by technique rather than by the component of the generative process they modify. We argue that knowledge infusion in iterative generative models is fundamentally anintervention-layer problem. Since thegenerative process unfolds as a trajectory of internal states, knowledge can act on four structurally distinct components of this process: the input/output boundary, the transition function, the intermediate state, and the model parameters. This maps to four intervention layers: surface, trajectory, latent, and parametric infusion. We instantiate the framework in diffusion models, map representative methods to all four layers, and derive design principles for multi-layer composition. In a controlled safety-alignment experiment using a multimodal knowledge graph with two diffusion backbones, we implement three of the four layers cumulatively, surface (input-side and output-side) and trajectory--latent (mid-generation). We show empirically that each additional layer addresses failure classes that prior layers cannot reach, reducing knowledge-violating outputs by 70.97% compared to vanilla generation and empirically confirming the framework's complementarity prediction.