Know "No" Better: A Data-Driven Approach for Enhancing Negation Awareness in CLIP

📄 arXiv: 2501.10913v3 📥 PDF

作者: Junsung Park, Jungbeom Lee, Jongyoon Song, Sangwon Yu, Dahuin Jung, Sungroh Yoon

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-01-19 (更新: 2025-08-27)

备注: Accepted to ICCV 2025

💡 一句话要点

提出NegationCLIP，通过数据驱动增强CLIP模型对否定概念的理解能力

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

关键词: 多模态学习 CLIP模型 否定概念理解 数据增强 大型语言模型

📋 核心要点

  1. CLIP模型难以区分肯定和否定概念，例如“停车”和“禁止停车”，这限制了其多模态理解能力。
  2. 论文提出数据驱动的方法，利用大型语言模型生成包含否定概念的训练数据，并微调CLIP模型。
  3. 实验表明，NegationCLIP在否定概念理解方面显著提升，并在文本到图像生成等任务中表现更优。

📝 摘要（中文）

CLIP在连接视觉和语言方面取得了显著进展，但其无法理解否定概念（例如，区分“停车”和“禁止停车”）带来了挑战。通过分析公共CLIP模型预训练中使用的数据，我们认为这种局限性源于缺乏包含否定概念的数据。为了解决这个问题，我们引入了数据生成流程，该流程使用大型语言模型（LLM）和多模态LLM来生成包含否定概念的文本描述。通过使用我们生成的数据对CLIP进行微调，我们开发了NegationCLIP，它增强了否定概念的感知能力，同时保持了通用性。此外，为了全面评估否定理解能力，我们提出了NegRefCOCOg-a基准，专门用于测试VLM在句子中不同表达和位置解释否定概念的能力。在各种CLIP架构上的实验验证了我们的数据生成流程在提高CLIP准确感知否定概念方面的有效性。此外，NegationCLIP增强的否定概念感知能力在各种多模态任务中具有实际应用，例如在文本到图像生成和指代图像分割中获得了性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：CLIP模型在理解否定概念方面存在不足，无法准确区分肯定和否定描述，例如“停车”和“禁止停车”。现有CLIP模型的预训练数据中缺乏足够的否定相关的样本，导致模型无法有效学习和识别否定表达。

核心思路：通过数据增强的方式，生成包含丰富否定表达的训练数据，并利用这些数据对CLIP模型进行微调，从而提升模型对否定概念的理解能力。核心在于构建有效的数据生成流程，确保生成的数据既包含多样化的否定表达，又能与图像内容保持一致性。

技术框架：整体框架包括数据生成和模型微调两个主要阶段。数据生成阶段利用大型语言模型（LLM）和多模态LLM生成包含否定概念的图像描述。模型微调阶段使用生成的数据对CLIP模型进行微调，提升其否定概念理解能力。此外，论文还提出了一个新的基准数据集NegRefCOCOg-a，用于评估模型在否定概念理解方面的性能。

关键创新：关键创新在于提出了一个有效的数据生成流程，该流程能够自动生成包含多样化否定表达的训练数据。与手动标注数据相比，该方法能够更高效地扩展训练数据集，并覆盖更广泛的否定表达形式。此外，提出的NegRefCOCOg-a基准数据集为评估模型在否定概念理解方面的性能提供了标准化的平台。

关键设计：数据生成流程中，利用LLM生成包含否定词汇的句子，并使用多模态LLM验证生成句子与图像内容的一致性。微调过程中，采用标准的CLIP训练目标，并调整学习率等超参数以获得最佳性能。NegRefCOCOg-a基准数据集的设计考虑了否定表达的多样性，包括不同位置和形式的否定词汇。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用生成的数据微调后的NegationCLIP在否定概念理解方面取得了显著提升。在提出的NegRefCOCOg-a基准测试中，NegationCLIP的性能优于原始CLIP模型。此外，NegationCLIP在文本到图像生成和指代图像分割等任务中也获得了性能提升，验证了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种多模态任务，例如图像搜索、文本到图像生成、视觉问答和机器人导航等。增强模型对否定概念的理解能力可以提高这些任务的准确性和可靠性。例如，在图像搜索中，用户可以更准确地搜索到不包含特定物体的图像。在机器人导航中，机器人可以更好地理解“不要靠近”等指令。

📄 摘要（原文）

While CLIP has significantly advanced multimodal understanding by bridging vision and language, the inability to grasp negation - such as failing to differentiate concepts like "parking" from "no parking" - poses substantial challenges. By analyzing the data used in the public CLIP model's pre-training, we posit this limitation stems from a lack of negation-inclusive data. To address this, we introduce data generation pipelines that employ a large language model (LLM) and a multimodal LLM to produce negation-inclusive captions. Fine-tuning CLIP with data generated from our pipelines, we develop NegationCLIP, which enhances negation awareness while preserving the generality. Moreover, to enable a comprehensive evaluation of negation understanding, we propose NegRefCOCOg-a benchmark tailored to test VLMs' ability to interpret negation across diverse expressions and positions within a sentence. Experiments on various CLIP architectures validate the effectiveness of our data generation pipelines in enhancing CLIP's ability to perceive negation accurately. Additionally, NegationCLIP's enhanced negation awareness has practical applications across various multimodal tasks, demonstrated by performance gains in text-to-image generation and referring image segmentation.