Detecting and Mitigating Hateful Content in Multimodal Memes with Vision-Language Models
作者: Minh-Hao Van, Xintao Wu
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-04-30
💡 一句话要点
提出UnHateMeme框架，利用视觉-语言模型检测并缓解多模态表情包中的仇恨内容。
🎯 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: 多模态学习 视觉-语言模型 仇恨言论检测 内容缓解 表情包分析
📋 核心要点
- 现有方法在检测仇恨表情包方面取得进展，但如何有效转化其中的仇恨内容仍面临挑战，缺乏自动化的缓解方案。
- UnHateMeme框架通过替换表情包中仇恨的文本和/或视觉元素，将仇恨内容转化为非仇恨形式，保持多模态一致性。
- 实验结果表明，结合定义引导提示的视觉-语言模型在仇恨表情包检测和缓解任务上表现出色，验证了UnHateMeme框架的有效性。
📝 摘要（中文）
社交媒体的快速发展为个人创建在线内容提供了增强的沟通渠道，使他们能够表达自己的想法和观点。多模态表情包通常用于以视觉和文本元素进行有趣或幽默的表达，但有时会被滥用以传播针对个人或群体的仇恨言论。虽然仇恨表情包的检测已得到充分研究，但开发有效的方法来转化表情包中的仇恨内容仍然是一个重大挑战。本文利用视觉-语言模型（VLM）强大的生成和推理能力，解决了检测和缓解仇恨内容的问题。本文提出了两个主要贡献：首先，一种用于检测仇恨表情包的定义引导提示技术；其次，一个用于缓解表情包中仇恨内容的统一框架，名为UnHateMeme，其工作原理是替换仇恨文本和/或视觉组件。通过我们的定义引导提示，VLM在仇恨表情包检测任务上取得了令人印象深刻的性能。此外，我们的UnHateMeme框架与VLM集成，展示了将仇恨表情包转换为非仇恨形式的强大能力，这些形式满足人类级别的仇恨言论标准，并保持图像和文本之间的多模态一致性。通过实证实验，我们展示了最先进的预训练VLM（如LLaVA、Gemini和GPT-4o）在所提出的任务上的有效性，并全面分析了它们各自的优势和局限性。本文旨在阐明VLM在确保安全和尊重的在线环境中的重要应用。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态表情包中仇恨内容的自动检测与缓解问题。现有方法侧重于检测，但缺乏有效的内容转化机制。痛点在于如何既能消除仇恨言论，又能保持表情包原有的幽默感和多模态一致性。
核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言模型（VLM）强大的生成和推理能力，通过替换或修改表情包中的仇恨文本和/或图像，将其转化为非仇恨内容。这种方法旨在自动化地将仇恨信息转化为积极或中性的信息，同时保持表情包的整体语义和风格。
技术框架：UnHateMeme框架包含两个主要阶段：仇恨内容检测和仇恨内容缓解。首先，使用定义引导的提示技术，利用VLM检测表情包中是否存在仇恨内容。然后，如果检测到仇恨内容，则使用VLM生成新的文本或图像，以替换原有的仇恨内容。整个流程旨在自动化地将仇恨表情包转化为非仇恨版本。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一个统一的框架UnHateMeme，能够同时处理仇恨表情包的检测和缓解。此外，定义引导的提示技术能够有效提升VLM在仇恨内容检测方面的性能。与现有方法相比，UnHateMeme不仅能检测仇恨内容，还能自动生成非仇恨替代方案，从而实现更全面的解决方案。
关键设计：定义引导的提示技术通过向VLM提供关于仇恨言论的明确定义和示例，来提高其检测仇恨内容的能力。在内容缓解阶段，使用VLM生成新的文本或图像时，需要考虑多模态一致性，确保生成的替代内容与表情包的整体语义和风格相符。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能未详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，结合定义引导提示的视觉-语言模型在仇恨表情包检测任务上取得了显著的性能提升。UnHateMeme框架能够有效地将仇恨表情包转化为非仇恨形式，并保持多模态一致性，满足人类级别的仇恨言论标准。论文对LLaVA、Gemini和GPT-4o等先进VLM进行了全面分析，揭示了它们在处理此类任务时的优势和局限性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于社交媒体平台的内容审核、在线社区管理以及仇恨言论的自动过滤。通过自动检测和缓解仇恨表情包，可以有效净化网络环境，减少仇恨言论的传播，营造更健康、积极的在线交流氛围。未来，该技术还可扩展到其他多模态仇恨内容的处理。
📄 摘要（原文）
The rapid evolution of social media has provided enhanced communication channels for individuals to create online content, enabling them to express their thoughts and opinions. Multimodal memes, often utilized for playful or humorous expressions with visual and textual elements, are sometimes misused to disseminate hate speech against individuals or groups. While the detection of hateful memes is well-researched, developing effective methods to transform hateful content in memes remains a significant challenge. Leveraging the powerful generation and reasoning capabilities of Vision-Language Models (VLMs), we address the tasks of detecting and mitigating hateful content. This paper presents two key contributions: first, a definition-guided prompting technique for detecting hateful memes, and second, a unified framework for mitigating hateful content in memes, named UnHateMeme, which works by replacing hateful textual and/or visual components. With our definition-guided prompts, VLMs achieve impressive performance on hateful memes detection task. Furthermore, our UnHateMeme framework, integrated with VLMs, demonstrates a strong capability to convert hateful memes into non-hateful forms that meet human-level criteria for hate speech and maintain multimodal coherence between image and text. Through empirical experiments, we show the effectiveness of state-of-the-art pretrained VLMs such as LLaVA, Gemini and GPT-4o on the proposed tasks, providing a comprehensive analysis of their respective strengths and limitations for these tasks. This paper aims to shed light on important applications of VLMs for ensuring safe and respectful online environments.