EcomMMMU: Strategic Utilization of Visuals for Robust Multimodal E-commerce Models

📄 arXiv: 2508.15721v2 📥 PDF

作者: Xinyi Ling, Hanwen Du, Zhihui Zhu, Xia Ning

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-08-21 (更新: 2025-11-12)

备注: ICJNLP-AACL 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

EcomMMMU：面向电商多模态模型的视觉信息策略性利用

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

关键词: 电商多模态 视觉效用 多模态大语言模型 图像选择 产品理解

📋 核心要点

  1. 现有电商多模态数据集规模和设计存在局限，难以系统评估图像对产品理解的影响，图像可能引入冗余甚至降低性能。
  2. 论文提出SUMEI方法，通过预测视觉效用，有策略地选择和利用多张产品图像，提升多模态模型的性能。
  3. 实验表明，SUMEI方法在EcomMMMU数据集上表现出有效性和鲁棒性，验证了其在电商多模态任务中的潜力。

📝 摘要（中文）

电商平台拥有丰富的多模态数据，其中包含大量描述产品细节的图像。然而，这些图像是否总能提升产品理解能力，或者有时会引入冗余或降低性能？现有数据集在规模和设计上都存在局限性，难以系统地检验这个问题。为此，我们推出了EcomMMMU，一个电商多模态多任务理解数据集，包含406,190个样本和8,989,510张图像。EcomMMMU由多图像视觉-语言数据组成，设计了8个基本任务和一个专门的VSS子集，用于评估多模态大型语言模型（MLLM）有效利用视觉内容的能力。对EcomMMMU的分析表明，产品图像并非总能提高性能，有时甚至会降低性能。这表明MLLM可能难以有效地利用丰富的视觉内容来完成电商任务。基于这些见解，我们提出了一种数据驱动的方法SUMEI，该方法通过预测视觉效用来策略性地利用多个图像，然后再将其用于下游任务。全面的实验证明了SUMEI的有效性和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决电商场景下，多模态大型语言模型（MLLM）如何有效利用产品图像的问题。现有方法直接将所有图像输入模型，忽略了图像质量和相关性差异，导致图像冗余，甚至降低模型性能。因此，如何选择最具信息量的图像，提升模型对产品的理解能力是关键挑战。

核心思路：论文的核心思路是“策略性利用视觉信息”。通过预测每张图像的“视觉效用”，即该图像对下游任务的贡献程度，从而选择性地利用图像。这种方法避免了盲目地将所有图像输入模型，减少了冗余信息干扰，提升了模型效率和准确性。

技术框架：SUMEI方法包含两个主要阶段：1) 视觉效用预测阶段：使用一个轻量级的模型（例如，一个小型Transformer）来预测每张图像的视觉效用得分。该模型以图像特征作为输入，输出一个标量值，表示该图像对下游任务的贡献程度。2) 图像选择和融合阶段：根据视觉效用得分，选择Top-K个图像，然后将这些图像的特征与文本特征进行融合，输入到下游任务模型中进行预测。

关键创新：SUMEI的关键创新在于提出了“视觉效用”的概念，并将其用于指导图像选择。与现有方法不同，SUMEI不是简单地将所有图像输入模型，而是根据图像的贡献程度进行选择，从而更有效地利用视觉信息。此外，SUMEI是一种数据驱动的方法，可以根据不同的下游任务和数据集进行自适应调整。

关键设计：在视觉效用预测阶段，可以使用不同的模型结构和损失函数。论文中可能使用了交叉熵损失函数来训练视觉效用预测模型，将图像选择问题转化为一个分类问题。图像特征可以使用预训练的视觉模型（例如，CLIP）提取。在图像选择和融合阶段，可以使用不同的融合策略，例如，注意力机制或简单的拼接操作。Top-K的选择可以根据实验结果进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SUMEI方法在EcomMMMU数据集上显著优于现有方法。具体来说，SUMEI在多个任务上取得了性能提升，尤其是在需要理解复杂视觉信息的任务上。与直接使用所有图像的方法相比，SUMEI能够更有效地利用视觉信息，提高模型准确率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于电商平台的商品理解、智能推荐、图像搜索等领域。通过更有效地利用商品图像，可以提升用户购物体验，提高商品转化率。未来，该方法还可以扩展到其他多模态场景，例如，社交媒体内容分析、视频理解等。

📄 摘要（原文）

E-commerce platforms are rich in multimodal data, featuring a variety of images that depict product details. However, this raises an important question: do these images always enhance product understanding, or can they sometimes introduce redundancy or degrade performance? Existing datasets are limited in both scale and design, making it difficult to systematically examine this question. To this end, we introduce EcomMMMU, an e-commerce multimodal multitask understanding dataset with 406,190 samples and 8,989,510 images. EcomMMMU is comprised of multi-image visual-language data designed with 8 essential tasks and a specialized VSS subset to benchmark the capability of multimodal large language models (MLLMs) to effectively utilize visual content. Analysis on EcomMMMU reveals that product images do not consistently improve performance and can, in some cases, degrade it. This indicates that MLLMs may struggle to effectively leverage rich visual content for e-commerce tasks. Building on these insights, we propose SUMEI, a data-driven method that strategically utilizes multiple images via predicting visual utilities before using them for downstream tasks. Comprehensive experiments demonstrate the effectiveness and robustness of SUMEI. The data and code are available through https://github.com/ninglab/EcomMMMU.