ColorBench: Can VLMs See and Understand the Colorful World? A Comprehensive Benchmark for Color Perception, Reasoning, and Robustness
作者: Yijun Liang, Ming Li, Chenrui Fan, Ziyue Li, Dang Nguyen, Kwesi Cobbina, Shweta Bhardwaj, Jiuhai Chen, Fuxiao Liu, Tianyi Zhou
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2025-04-10 (更新: 2025-11-08)
备注: Accepted by NeurIPS2025. 36 pages, including references and appendix. Code is available at https://github.com/tianyi-lab/ColorBench
💡 一句话要点
ColorBench：构建全面基准测试，评估视觉语言模型对色彩的感知、推理和鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言模型 色彩理解 基准测试 多模态学习 视觉推理
📋 核心要点
- 现有视觉语言模型（VLMs）在色彩理解方面存在不足，无法充分利用色彩信息进行视觉推理。
- ColorBench基准测试通过设计多样化的色彩相关任务，全面评估VLMs的色彩感知、推理和鲁棒性。
- 实验结果表明，现有VLMs在色彩理解方面仍有较大提升空间，且语言模型的影响大于视觉编码器。
📝 摘要（中文）
本文提出了ColorBench，一个创新的基准测试，旨在评估视觉语言模型（VLMs）在色彩理解方面的能力，包括色彩感知、推理和鲁棒性。ColorBench精心设计了一系列多样化的测试场景，并与实际应用相结合，评估模型如何感知颜色、从基于颜色的线索中推断含义，以及在不同的颜色转换下保持一致的性能。通过对32个具有不同语言模型和视觉编码器的VLMs进行广泛评估，揭示了一些未被发现的发现：（i）缩放定律（更大的模型更好）在ColorBench上仍然成立，但语言模型比视觉编码器起着更重要的作用。（ii）然而，模型之间的性能差距相对较小，表明现有的VLMs在很大程度上忽略了色彩理解。（iii）CoT推理提高了色彩理解的准确性和鲁棒性，尽管它们是以视觉为中心的任务。（iv）VLMs确实在ColorBench上利用了颜色线索，但它们也可能在某些任务中误导模型。这些发现突出了当前VLMs的关键局限性，并强调了增强色彩理解的必要性。ColorBench可以作为推进多模态AI对人类水平色彩理解研究的基础工具。
🔬 方法详解
问题定义：现有视觉语言模型（VLMs）在理解和利用色彩信息方面存在不足。尽管色彩在人类视觉感知和推理中扮演着重要角色，但VLMs是否能够像人类一样感知、理解和利用色彩线索仍然未知。现有的VLMs可能无法充分利用色彩信息进行视觉推理，导致性能下降。
核心思路：本文的核心思路是构建一个专门用于评估VLMs色彩理解能力的基准测试——ColorBench。通过设计一系列多样化的、基于真实应用场景的色彩相关任务，全面评估VLMs在色彩感知、推理和鲁棒性方面的表现。ColorBench旨在揭示现有VLMs在色彩理解方面的局限性，并为未来的研究提供一个标准化的评估平台。
技术框架：ColorBench包含一系列精心设计的测试场景，这些场景涵盖了色彩感知、色彩推理和色彩鲁棒性三个方面。每个场景都包含一个图像和一个问题，VLMs需要根据图像中的色彩信息回答问题。测试场景的设计考虑了真实应用场景，例如，识别交通信号灯的颜色、根据服装颜色搭配建议等。ColorBench还提供了评估指标，用于衡量VLMs在每个场景中的表现。
关键创新：ColorBench的关键创新在于其全面性和针对性。与现有的通用视觉语言基准测试不同，ColorBench专门针对色彩理解能力进行评估。它不仅评估VLMs对色彩的感知能力，还评估其利用色彩信息进行推理的能力，以及在不同颜色转换下的鲁棒性。此外，ColorBench的设计考虑了真实应用场景，使得评估结果更具实际意义。
关键设计：ColorBench的关键设计包括：(1) 多样化的测试场景：涵盖了色彩感知、色彩推理和色彩鲁棒性三个方面，每个方面都包含多个不同的场景。(2) 基于真实应用场景的设计：测试场景的设计考虑了真实应用场景，例如，识别交通信号灯的颜色、根据服装颜色搭配建议等。(3) 标准化的评估指标：提供了用于衡量VLMs在每个场景中的表现的评估指标，例如，准确率、F1值等。(4) 颜色转换：为了评估VLMs的色彩鲁棒性，ColorBench还引入了颜色转换，例如，改变图像的亮度、对比度、饱和度等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在ColorBench上，更大的模型通常表现更好，但语言模型的影响大于视觉编码器。现有VLMs在色彩理解方面仍有较大提升空间，模型之间的性能差距相对较小。CoT推理可以提高色彩理解的准确性和鲁棒性。此外，VLMs确实利用了颜色线索，但也可能被颜色线索误导。例如，在某些需要排除颜色干扰的任务中，VLMs的性能会下降。
🎯 应用场景
ColorBench的研究成果可应用于提升视觉语言模型在各种实际场景中的性能，例如：智能零售中基于颜色进行商品推荐，自动驾驶中准确识别交通信号灯，医学图像分析中利用颜色信息辅助诊断，以及图像编辑和增强等领域。该基准测试将推动多模态人工智能在色彩理解方面的研究进展，最终实现更智能、更可靠的人工智能系统。
📄 摘要（原文）
Color plays an important role in human perception and usually provides critical clues in visual reasoning. However, it is unclear whether and how vision-language models (VLMs) can perceive, understand, and leverage color as humans. This paper introduces ColorBench, an innovative benchmark meticulously crafted to assess the capabilities of VLMs in color understanding, including color perception, reasoning, and robustness. By curating a suite of diverse test scenarios, with grounding in real applications, ColorBench evaluates how these models perceive colors, infer meanings from color-based cues, and maintain consistent performance under varying color transformations. Through an extensive evaluation of 32 VLMs with varying language models and vision encoders, our paper reveals some undiscovered findings: (i) The scaling law (larger models are better) still holds on ColorBench, while the language model plays a more important role than the vision encoder. (ii) However, the performance gaps across models are relatively small, indicating that color understanding has been largely neglected by existing VLMs. (iii) CoT reasoning improves color understanding accuracies and robustness, though they are vision-centric tasks. (iv) Color clues are indeed leveraged by VLMs on ColorBench but they can also mislead models in some tasks. These findings highlight the critical limitations of current VLMs and underscore the need to enhance color comprehension. Our ColorBenchcan serve as a foundational tool for advancing the study of human-level color understanding of multimodal AI.