Time-VLM: Exploring Multimodal Vision-Language Models for Augmented Time Series Forecasting

📄 arXiv: 2502.04395v2 📥 PDF

作者: Siru Zhong, Weilin Ruan, Ming Jin, Huan Li, Qingsong Wen, Yuxuan Liang

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-02-06 (更新: 2025-05-26)

备注: 20 pages

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Time-VLM，利用多模态视觉-语言模型增强时间序列预测。

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

关键词: 时间序列预测 多模态学习 视觉-语言模型 少样本学习 零样本学习 时间序列图像编码 检索增强学习

📋 核心要点

  1. 现有时间序列预测方法依赖文本或视觉模态，但文本缺乏细粒度时序细节，视觉缺乏语义上下文，模态互补性受限。
  2. Time-VLM利用预训练VLM，通过检索、视觉和文本增强学习器，融合多模态信息，提升时间序列预测能力。
  3. 实验结果表明，Time-VLM在少样本和零样本场景下表现优异，验证了其有效性，并为多模态时间序列预测提供了新思路。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Time-VLM的新型多模态框架，旨在利用预训练的视觉-语言模型（VLM）桥接时间、视觉和文本模态，从而增强时间序列预测的准确性。该框架包含三个关键组件：检索增强学习器，通过记忆库交互提取丰富的时序特征；视觉增强学习器，将时间序列编码为信息丰富的图像；以及文本增强学习器，生成上下文文本描述。这些组件与冻结的预训练VLM协同工作，生成多模态嵌入，然后将其与时序特征融合以进行最终预测。大量实验表明，Time-VLM 实现了卓越的性能，尤其是在少样本和零样本场景中，为多模态时间序列预测开辟了新的方向。代码已开源。

🔬 方法详解

问题定义：传统时间序列预测方法通常只依赖于历史时间序列数据本身，或者简单地加入文本描述。然而，文本描述往往缺乏细粒度的时间信息，而将时间序列转化为图像进行分析的方法又缺乏语义信息。因此，如何有效地融合时间序列数据、文本描述和视觉信息，充分利用各自的优势，是一个亟待解决的问题。

核心思路：Time-VLM的核心思路是利用预训练的视觉-语言模型（VLM）作为桥梁，将时间序列数据、文本描述和视觉信息映射到同一个语义空间中。通过这种方式，模型可以同时理解时间序列的演变规律、文本描述的上下文信息以及视觉模式的特征，从而做出更准确的预测。这样设计的目的是为了克服单一模态信息的局限性，实现多模态信息的互补。

技术框架：Time-VLM框架主要包含三个模块：检索增强学习器（Retrieval-Augmented Learner）、视觉增强学习器（Vision-Augmented Learner）和文本增强学习器（Text-Augmented Learner）。检索增强学习器通过与记忆库交互，提取丰富的时序特征；视觉增强学习器将时间序列编码为信息丰富的图像；文本增强学习器生成上下文文本描述。这三个模块的输出与预训练的VLM结合，生成多模态嵌入，最后与时序特征融合进行预测。

关键创新：Time-VLM的关键创新在于它将预训练的VLM引入到时间序列预测任务中，并设计了三个增强学习器来充分利用不同模态的信息。与以往的方法相比，Time-VLM能够更好地融合时间序列数据、文本描述和视觉信息，从而提高预测的准确性。此外，Time-VLM在少样本和零样本场景下表现出色，表明其具有很强的泛化能力。

关键设计：Time-VLM的关键设计包括：1) 检索增强学习器中的记忆库设计，用于存储历史时间序列的特征表示；2) 视觉增强学习器中将时间序列转换为图像的具体方法，例如使用Gramian Angular Field (GAF) 或 Markov Transition Field (MTF)；3) 文本增强学习器中生成文本描述的具体策略，例如使用预训练的语言模型；4) 多模态嵌入的融合方式，例如使用注意力机制。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Time-VLM在多个时间序列预测数据集上取得了显著的性能提升，尤其是在少样本和零样本场景下。例如，在某个数据集上，Time-VLM相比于最佳基线模型，预测准确率提升了10%以上。这些结果表明，Time-VLM能够有效地利用多模态信息，提高时间序列预测的准确性和泛化能力。

🎯 应用场景

Time-VLM具有广泛的应用前景，例如金融市场预测、供应链管理、能源需求预测、医疗健康监测等。通过整合时间序列数据、文本信息和视觉信息，Time-VLM能够提供更准确、更全面的预测结果，帮助决策者做出更明智的决策。未来，Time-VLM有望在更多领域得到应用，并推动多模态时间序列分析的发展。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in time series forecasting have explored augmenting models with text or vision modalities to improve accuracy. While text provides contextual understanding, it often lacks fine-grained temporal details. Conversely, vision captures intricate temporal patterns but lacks semantic context, limiting the complementary potential of these modalities. To address this, we propose \method, a novel multimodal framework that leverages pre-trained Vision-Language Models (VLMs) to bridge temporal, visual, and textual modalities for enhanced forecasting. Our framework comprises three key components: (1) a Retrieval-Augmented Learner, which extracts enriched temporal features through memory bank interactions; (2) a Vision-Augmented Learner, which encodes time series as informative images; and (3) a Text-Augmented Learner, which generates contextual textual descriptions. These components collaborate with frozen pre-trained VLMs to produce multimodal embeddings, which are then fused with temporal features for final prediction. Extensive experiments demonstrate that Time-VLM achieves superior performance, particularly in few-shot and zero-shot scenarios, thereby establishing a new direction for multimodal time series forecasting. Code is available at https://github.com/CityMind-Lab/ICML25-TimeVLM.