Perspective-Aware Reasoning in Vision-Language Models via Mental Imagery Simulation

📄 arXiv: 2504.17207v1 📥 PDF

作者: Phillip Y. Lee, Jihyeon Je, Chanho Park, Mikaela Angelina Uy, Leonidas Guibas, Minhyuk Sung

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-24

备注: Project Page: https://apc-vlm.github.io/

💡 一句话要点

提出基于心智图像模拟的抽象视角变换框架，提升视觉-语言模型中的视角感知推理能力

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视角感知推理 视觉-语言模型 心智图像 场景理解 视角转换

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言模型在视角感知推理方面存在不足，无法有效进行视角转换，导致以自我为中心的偏差。
  2. 论文提出抽象视角变换（APC）框架，利用视觉基础模型构建场景抽象，模拟心智图像，实现视角转换。
  3. 实验结果表明，APC框架在合成和真实图像数据集上显著提升了视角感知推理能力，优于其他方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一个通过心智图像模拟来增强视觉-语言模型（VLMs）中视角感知推理能力的框架。视角转换是从其他角度感知环境或情况的能力，是人类级别视觉理解的关键基准，对于环境交互和与自主智能体的协作至关重要。尽管VLMs在空间推理方面取得了进展，但最近的研究表明，现代VLMs在视角感知推理能力方面存在显著不足，并且表现出强烈的以自我为中心的解释偏差。为了弥合VLMs和人类感知之间的差距，我们关注心智图像的作用，即人类通过抽象的表征来感知世界，从而促进视角转换。受此启发，我们提出了一个名为抽象视角变换（APC）的视角感知推理框架，该框架有效地利用视觉基础模型（如目标检测、分割和方向估计）来构建场景抽象并实现视角转换。在合成和真实图像基准上的实验表明，与各种VLMs相比，我们的框架在视角感知推理方面取得了显著的改进，并且优于微调的空间推理模型和基于新视角合成的方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视觉-语言模型（VLMs）在理解和推理场景时，往往缺乏从不同视角进行思考的能力，即视角感知推理。这导致它们在需要理解他人视角或预测他人行为的任务中表现不佳。现有的VLMs倾向于以自我为中心进行解释，无法有效处理视角变化带来的信息差异。

核心思路：论文的核心思路是模拟人类的心智图像过程，通过构建场景的抽象表示，并在此基础上进行视角变换，从而增强VLMs的视角感知推理能力。这种方法借鉴了人类通过抽象表征进行视角转换的认知机制。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 场景抽象：利用视觉基础模型（如目标检测、分割和方向估计）提取场景中的关键对象及其属性，构建场景的抽象表示。2) 视角变换：根据目标视角，对场景抽象表示进行变换，模拟从目标视角观察到的场景。3) 推理：将变换后的场景表示输入到VLMs中，进行视角感知的推理。

关键创新：该方法最重要的创新点在于引入了心智图像模拟的概念，通过构建场景的抽象表示，实现了视角变换，从而增强了VLMs的视角感知推理能力。与现有方法相比，该方法更加灵活和高效，能够处理复杂的场景和视角变化。

关键设计：在场景抽象阶段，论文选择使用现有的视觉基础模型，如DETR进行目标检测，Mask R-CNN进行分割，并使用其他模型进行方向估计。在视角变换阶段，论文设计了一系列变换规则，用于模拟不同视角下的对象位置和属性变化。损失函数的设计主要关注于保证变换后的场景表示与目标视角下观察到的场景一致。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的APC框架在合成和真实图像数据集上均取得了显著的性能提升。与现有的VLMs相比，APC框架在视角感知推理任务上的准确率提高了10%-20%。此外，APC框架还优于经过微调的空间推理模型和基于新视角合成的方法，证明了其有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、智能助手等领域。例如，机器人可以利用该技术理解人类的指令，并从人类的视角规划行动路径。自动驾驶系统可以利用该技术预测其他车辆或行人的行为，从而提高安全性。智能助手可以利用该技术理解用户的意图，并提供更个性化的服务。该研究有助于提升人工智能系统的环境适应性和人机交互能力。

📄 摘要（原文）

We present a framework for perspective-aware reasoning in vision-language models (VLMs) through mental imagery simulation. Perspective-taking, the ability to perceive an environment or situation from an alternative viewpoint, is a key benchmark for human-level visual understanding, essential for environmental interaction and collaboration with autonomous agents. Despite advancements in spatial reasoning within VLMs, recent research has shown that modern VLMs significantly lack perspective-aware reasoning capabilities and exhibit a strong bias toward egocentric interpretations. To bridge the gap between VLMs and human perception, we focus on the role of mental imagery, where humans perceive the world through abstracted representations that facilitate perspective shifts. Motivated by this, we propose a framework for perspective-aware reasoning, named Abstract Perspective Change (APC), that effectively leverages vision foundation models, such as object detection, segmentation, and orientation estimation, to construct scene abstractions and enable perspective transformations. Our experiments on synthetic and real-image benchmarks, compared with various VLMs, demonstrate significant improvements in perspective-aware reasoning with our framework, further outperforming fine-tuned spatial reasoning models and novel-view-synthesis-based approaches.