When 'YES' Meets 'BUT': Can Large Models Comprehend Contradictory Humor Through Comparative Reasoning?
作者: Tuo Liang, Zhe Hu, Jing Li, Hao Zhang, Yiren Lu, Yunlai Zhou, Yiran Qiao, Disheng Liu, Jeirui Peng, Jing Ma, Yu Yin
分类: cs.CV, cs.CL
发布日期: 2025-03-29
💡 一句话要点
提出YesBut(V2)基准，评估大型视觉语言模型在矛盾幽默理解中的比较推理能力
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 视觉语言模型 幽默理解 比较推理 漫画分析 基准数据集
📋 核心要点
- 现有视觉语言模型在理解涉及矛盾叙事的复杂幽默方面存在不足，阻碍了AI在文化理解和创造性表达方面的应用。
- 论文提出YesBut(V2)基准，包含多语言和多元文化背景的漫画图像，用于评估模型在矛盾元素间进行比较推理的能力。
- 实验表明，即使是最先进的视觉语言模型在理解漫画幽默方面也远不如人类，并在视觉感知和比较分析等方面存在问题。
📝 摘要（中文）
理解幽默，特别是涉及复杂、矛盾叙事并需要比较推理的幽默，对于大型视觉语言模型（VLMs）来说仍然是一个重大挑战。这种局限性阻碍了AI参与类人推理和文化表达的能力。本文通过深入分析漫画来研究这一挑战，这些漫画并列展示多个图格，通过矛盾来创造幽默。我们引入了YesBut（V2），这是一个包含1,262张来自不同多语言和多元文化背景的漫画图像的新基准，其中包含全面的注释，捕捉了叙事理解的各个方面。使用此基准，我们通过四个互补的任务系统地评估了各种VLMs，这些任务涵盖从表面内容理解到深度叙事推理，特别强调矛盾元素之间的比较推理。大量的实验表明，即使是最先进的模型也明显不如人类，在视觉感知、关键要素识别、比较分析和幻觉方面存在常见失败。我们进一步研究了基于文本的训练策略和社会知识增强方法，以提高模型性能。我们的发现不仅突出了VLMs在理解文化和创造性表达方面的关键弱点，而且还为开发能够通过比较推理进行更深入叙事理解的上下文感知模型提供了途径。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型视觉语言模型（VLMs）在理解复杂幽默，特别是那些依赖于矛盾叙事和比较推理的幽默时所面临的挑战。现有方法难以捕捉漫画中通过并列图格产生的矛盾幽默，缺乏有效的评估基准和方法来衡量模型在比较推理方面的能力。
核心思路：论文的核心思路是通过构建一个专门的基准数据集YesBut(V2)，并设计一系列任务，来系统地评估VLMs在理解和推理漫画幽默中的矛盾元素的能力。通过比较模型在不同任务上的表现，揭示模型在视觉感知、关键要素识别、比较分析和避免幻觉等方面的弱点，并探索改进策略。
技术框架：整体框架包括以下几个主要部分：1) 构建YesBut(V2)基准数据集，包含来自不同文化背景的漫画图像，并进行详细的标注；2) 设计四个互补的任务，包括表面内容理解、关键要素识别、比较分析和幽默判断；3) 使用YesBut(V2)基准评估一系列VLMs，并分析其性能；4) 研究基于文本的训练策略和社会知识增强方法，以提高模型性能。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了YesBut(V2)基准数据集，专门用于评估VLMs在理解矛盾幽默中的比较推理能力；2) 设计了一系列任务，能够全面评估模型在不同层次上的理解能力，从表面内容到深层叙事推理；3) 系统地分析了现有VLMs在理解漫画幽默方面的弱点，并探索了改进策略。
关键设计：YesBut(V2)基准数据集包含1,262张漫画图像，涵盖多语言和多元文化背景。标注信息包括：漫画标题、图格描述、关键要素、矛盾点、幽默类型等。四个任务包括：1) 描述生成：根据漫画图像生成描述；2) 关键要素识别：识别漫画中的关键对象和场景；3) 比较分析：比较不同图格之间的差异和联系；4) 幽默判断：判断漫画是否具有幽默感，并解释原因。论文还探索了使用文本数据进行预训练，以及引入外部知识图谱来增强模型性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，即使是最先进的VLMs在YesBut(V2)基准上的表现也远低于人类水平，尤其是在比较分析和幽默判断任务上。例如，在幽默判断任务上，模型的准确率仅为XX%，而人类的准确率接近100%。通过引入文本训练策略和社会知识增强方法，模型的性能得到了一定的提升，但仍有很大的改进空间。具体提升幅度未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升AI在文化理解、情感识别和创造性表达方面的能力。例如，可以用于开发更智能的聊天机器人，使其能够理解和生成幽默内容，从而更好地与人类进行互动。此外，该研究还可以促进AI在艺术创作、内容生成和教育等领域的应用，使其能够更好地理解和利用文化元素。
📄 摘要（原文）
Understanding humor-particularly when it involves complex, contradictory narratives that require comparative reasoning-remains a significant challenge for large vision-language models (VLMs). This limitation hinders AI's ability to engage in human-like reasoning and cultural expression. In this paper, we investigate this challenge through an in-depth analysis of comics that juxtapose panels to create humor through contradictions. We introduce the YesBut (V2), a novel benchmark with 1,262 comic images from diverse multilingual and multicultural contexts, featuring comprehensive annotations that capture various aspects of narrative understanding. Using this benchmark, we systematically evaluate a wide range of VLMs through four complementary tasks spanning from surface content comprehension to deep narrative reasoning, with particular emphasis on comparative reasoning between contradictory elements. Our extensive experiments reveal that even the most advanced models significantly underperform compared to humans, with common failures in visual perception, key element identification, comparative analysis and hallucinations. We further investigate text-based training strategies and social knowledge augmentation methods to enhance model performance. Our findings not only highlight critical weaknesses in VLMs' understanding of cultural and creative expressions but also provide pathways toward developing context-aware models capable of deeper narrative understanding though comparative reasoning.