MAGIC-VQA: Multimodal And Grounded Inference with Commonsense Knowledge for Visual Question Answering

📄 arXiv: 2503.18491v3 📥 PDF

作者: Shuo Yang, Siwen Luo, Soyeon Caren Han, Eduard Hovy

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-24 (更新: 2025-06-11)

备注: Findings of ACL 2025

💡 一句话要点

MAGIC-VQA：融合常识知识的多模态视觉问答框架

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

关键词: 视觉问答 常识推理 多模态学习 知识图谱 图神经网络

📋 核心要点

  1. 现有LVLM在VQA任务中缺乏常识知识，导致在现实场景中表现不佳。
  2. MAGIC-VQA通过显式知识集成、按类型后处理和GNN隐式知识增强，系统地融合常识知识。
  3. MAGIC-VQA在VQA基准数据集上取得了SOTA性能，显著提升了常识推理能力。

📝 摘要（中文）

视觉问答(VQA)需要在视觉和文本模态之间进行推理，但大型视觉-语言模型(LVLM)通常缺乏集成的常识知识，限制了它们在现实场景中的鲁棒性。为了解决这个问题，我们提出了MAGIC-VQA，这是一个通过系统地将常识知识与LVLM集成来增强VQA的新框架。MAGIC-VQA采用三阶段流程：(1)来自外部来源的显式知识集成，(2)用于上下文细化的按类型后处理，以及(3)使用图神经网络(GNN)进行结构化推理的隐式知识增强。GNN为结构化推理带来了更大的深度，并实现了超越LVLM的卓越关系推理。MAGIC-VQA通过统一常识知识与LVLM驱动的推理，弥合了一个关键差距，无需进行广泛的预训练或复杂的提示调整。我们的框架在基准数据集上实现了最先进的性能，显著提高了VQA中的常识推理能力。

🔬 方法详解

问题定义：视觉问答（VQA）任务需要模型具备在视觉和文本模态之间进行推理的能力。然而，现有的大型视觉-语言模型（LVLM）通常缺乏足够的常识知识，这限制了它们在处理需要常识推理的VQA问题时的性能。现有方法要么需要大量的预训练，要么依赖于复杂的提示工程，成本较高且效果有限。

核心思路：MAGIC-VQA的核心思路是将外部常识知识显式地集成到LVLM中，并通过图神经网络（GNN）进行隐式知识增强，从而提高模型在VQA任务中的常识推理能力。该方法旨在弥合LVLM与常识知识之间的差距，无需进行大规模的预训练或复杂的提示调整。

技术框架：MAGIC-VQA框架包含三个主要阶段：1) 显式知识集成：从外部知识源（例如知识图谱）提取与问题相关的常识知识，并将其融入到LVLM的输入中。2) 按类型后处理：根据问题的类型对LVLM的输出进行上下文细化，以提高答案的准确性。3) 隐式知识增强：使用GNN对问题和图像中的实体之间的关系进行建模，从而进行结构化推理。GNN的输出用于增强LVLM的表示，进一步提高常识推理能力。

关键创新：MAGIC-VQA的关键创新在于它系统地将常识知识与LVLM集成，而无需进行大规模的预训练或复杂的提示调整。通过显式知识集成和GNN隐式知识增强，MAGIC-VQA能够有效地利用外部常识知识来提高VQA的性能。与现有方法相比，MAGIC-VQA更加高效和灵活。

关键设计：在显式知识集成阶段，论文可能使用了特定的知识图谱查询策略来提取相关知识。在按类型后处理阶段，可能使用了特定的规则或模型来细化LVLM的输出。GNN的具体结构（例如图卷积网络或图注意力网络）以及训练方式（例如监督学习或强化学习）是关键的设计选择。损失函数的设计也至关重要，可能包括交叉熵损失、对比损失等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MAGIC-VQA在VQA基准数据集上取得了state-of-the-art的性能，显著提高了常识推理能力。具体性能数据和对比基线需要在论文中查找。该框架无需进行大规模的预训练或复杂的提示调整，具有较高的效率和灵活性。实验结果表明，MAGIC-VQA能够有效地利用外部常识知识来提高VQA的性能。

🎯 应用场景

MAGIC-VQA可应用于各种需要视觉理解和常识推理的场景，例如智能客服、智能家居、自动驾驶等。该研究有助于提升AI系统在复杂环境中的理解和决策能力，使其能够更好地服务于人类。未来，该方法可以扩展到其他多模态任务，例如图像描述、视频理解等。

📄 摘要（原文）

Visual Question Answering (VQA) requires reasoning across visual and textual modalities, yet Large Vision-Language Models (LVLMs) often lack integrated commonsense knowledge, limiting their robustness in real-world scenarios. To address this, we introduce MAGIC-VQA, a novel framework that enhances VQA by systematically integrating commonsense knowledge with LVLMs. MAGIC-VQA employs a three-stage process: (1) Explicit Knowledge Integration from external sources, (2) By-Type Post-Processing for contextual refinement, and (3) Implicit Knowledge Augmentation using a Graph Neural Network (GNN) for structured reasoning. While GNNs bring greater depth to structured inference, they enable superior relational inference beyond LVLMs. MAGIC-VQA bridges a key gap by unifying commonsensse knowledge with LVLM-driven reasoning, eliminating the need for extensive pre-training or complex prompt tuning. Our framework achieves state-of-the-art performance on benchmark datasets, significantly improving commonsense reasoning in VQA.