User-Aware Prefix-Tuning is a Good Learner for Personalized Image Captioning

📄 arXiv: 2312.04793v2 📥 PDF

作者: Xuan Wang, Guanhong Wang, Wenhao Chai, Jiayu Zhou, Gaoang Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-08 (更新: 2024-12-20)

DOI: 10.1007/978-981-99-8540-1_31

💡 一句话要点

提出用户感知Prefix-Tuning框架，用于个性化图像描述生成。

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

关键词: 个性化图像描述 Prefix-Tuning 用户上下文 大型语言模型 CLIP GPT-2 视觉语言融合

📋 核心要点

  1. 现有个性化图像描述方法忽略数据集领域差异，导致模型泛化能力差，需要大量计算资源。
  2. 提出用户感知的Prefix-Tuning框架，利用用户上下文信息，并从冻结的LLM中提取知识，缩小领域差距。
  3. 实验表明，该模型在Instagram和YFCC100M数据集上显著优于现有基线模型，尤其在BLEU-4和CIDEr指标上提升明显。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的个性化图像描述生成框架，该框架利用用户上下文信息来考虑个性化因素。现有方法忽略了不同数据集的领域差异，导致在新样本上需要更新整个模型，耗时且计算密集。为了解决这个问题，本文利用用户上下文来考虑个性化因素，并采用Prefix-Tuning范式从冻结的大型语言模型中提取知识，从而缩小不同语言领域之间的差距。具体来说，使用CLIP提取图像的视觉特征，并通过查询引导的映射网络对齐语义空间。通过Transformer层，将视觉特征与用户的上下文先验知识融合，生成信息丰富的Prefix。使用GPT-2作为冻结的大型语言模型。该模型仅需训练少量参数，就能高效且有效地运行。在Instagram和YFCC100M数据集上的实验结果表明，该模型在BLEU-4和CIDEr等指标上取得了高达两倍的提升，优于现有的基线模型。

🔬 方法详解

问题定义：个性化图像描述生成旨在根据用户的个人偏好和风格，为图像生成定制化的描述。现有方法主要集中在用户上下文融合上，但忽略了不同数据集之间的领域差异。这导致模型在面对新的数据集或用户时，需要重新训练整个模型，计算成本高昂，效率低下。

核心思路：本文的核心思路是利用Prefix-Tuning技术，通过训练少量的前缀参数来调整预训练的大型语言模型（LLM），使其适应特定的用户和数据集。通过冻结LLM的大部分参数，可以显著减少训练所需的计算资源，并提高模型的泛化能力。同时，引入用户上下文信息，使生成的描述更具个性化。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 视觉特征提取：使用CLIP模型提取图像的视觉特征。2) 语义空间对齐：通过查询引导的映射网络，将视觉特征映射到与语言模型对齐的语义空间。3) Prefix生成：利用Transformer层，将视觉特征与用户的上下文先验知识融合，生成信息丰富的Prefix。4) 文本生成：将生成的Prefix输入到冻结的GPT-2模型中，生成最终的图像描述。

关键创新：该论文的关键创新在于将Prefix-Tuning技术应用于个性化图像描述生成任务，并结合用户上下文信息，实现了高效且有效的个性化描述生成。与现有方法相比，该方法无需训练整个模型，大大降低了计算成本，并提高了模型的泛化能力。

关键设计：在视觉特征提取方面，使用了预训练的CLIP模型，以获得高质量的视觉表示。在语义空间对齐方面，采用了查询引导的映射网络，以更好地将视觉特征与语言模型对齐。在Prefix生成方面，使用了Transformer层，以融合视觉特征和用户上下文信息。在文本生成方面，使用了GPT-2作为冻结的大型语言模型，并仅训练Prefix部分的参数。

📊 实验亮点

实验结果表明，该模型在Instagram和YFCC100M数据集上显著优于现有基线模型。在Instagram数据集上，BLEU-4指标提升了2倍，CIDEr指标也提升了2倍。在YFCC100M数据集上，该模型也取得了类似的提升。这些结果表明，该模型在个性化图像描述生成方面具有显著的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体平台、电商网站、智能相册等领域，为用户提供个性化的图像描述服务。例如，在社交媒体上，可以根据用户的兴趣和风格，自动生成更符合用户口味的图像描述，提高用户体验。在电商网站上，可以为商品图像生成更具吸引力的描述，提高销售额。该研究还有助于提升人机交互的自然性和智能化水平。

📄 摘要（原文）

Image captioning bridges the gap between vision and language by automatically generating natural language descriptions for images. Traditional image captioning methods often overlook the preferences and characteristics of users. Personalized image captioning solves this problem by incorporating user prior knowledge into the model, such as writing styles and preferred vocabularies. Most existing methods emphasize the user context fusion process by memory networks or transformers. However, these methods ignore the distinct domains of each dataset. Therefore, they need to update the entire caption model parameters when meeting new samples, which is time-consuming and calculation-intensive. To address this challenge, we propose a novel personalized image captioning framework that leverages user context to consider personality factors. Additionally, our framework utilizes the prefix-tuning paradigm to extract knowledge from a frozen large language model, reducing the gap between different language domains. Specifically, we employ CLIP to extract the visual features of an image and align the semantic space using a query-guided mapping network. By incorporating the transformer layer, we merge the visual features with the user's contextual prior knowledge to generate informative prefixes. Moreover, we employ GPT-2 as the frozen large language model. With a small number of parameters to be trained, our model performs efficiently and effectively. Our model outperforms existing baseline models on Instagram and YFCC100M datasets across five evaluation metrics, demonstrating its superiority, including twofold improvements in metrics such as BLEU-4 and CIDEr.