un$^2$CLIP: Improving CLIP's Visual Detail Capturing Ability via Inverting unCLIP

📄 arXiv: 2505.24517v1 📥 PDF

作者: Yinqi Li, Jiahe Zhao, Hong Chang, Ruibing Hou, Shiguang Shan, Xilin Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-30

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出un$^2$CLIP以提升CLIP在视觉细节捕捉能力的表现

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: CLIP模型 视觉细节捕捉 生成模型 多模态任务 图像生成 深度学习 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有的CLIP模型在捕捉图像细节方面存在不足，尤其在密集预测和多模态任务中表现不佳。
  2. 本研究提出un$^2$CLIP，通过反转unCLIP模型，提升CLIP的视觉细节捕捉能力，同时保持与文本编码器的对齐。
  3. 实验结果显示，un$^2$CLIP在多个任务上显著提高了性能，超越了原始CLIP及其改进方法。

📝 摘要（中文）

对比语言-图像预训练（CLIP）已成为基础模型，并广泛应用于各种视觉和多模态任务。然而，近期研究表明，CLIP在区分图像细节方面存在不足，尤其在密集预测和以视觉为中心的多模态任务中表现不佳。因此，本研究旨在改进现有的CLIP模型，以尽可能捕捉图像中的视觉细节。我们发现，特定类型的生成模型unCLIP为实现这一目标提供了合适的框架。具体而言，unCLIP训练一个条件于CLIP图像嵌入的图像生成器，反转了CLIP图像编码器。与CLIP等判别模型相比，生成模型在捕捉图像细节方面表现更佳。我们提出的un$^2$CLIP通过反转unCLIP，提升了CLIP模型的视觉细节捕捉能力，同时保持与原始文本编码器的对齐。实验结果表明，un$^2$CLIP在多个任务上显著优于原始CLIP及其改进方法。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决CLIP模型在图像细节捕捉方面的不足，尤其是在密集预测和多模态任务中的表现不佳。现有的CLIP模型主要依赖于判别学习，导致其在细节区分上存在局限性。

核心思路：论文提出的un$^2$CLIP通过反转unCLIP模型，利用生成模型的优势来捕捉更多的视觉细节。生成模型在学习数据分布方面表现更佳，因此能够更好地捕捉图像的细节信息。

技术框架：un$^2$CLIP的整体架构包括一个反转的unCLIP模型，该模型训练一个条件于CLIP图像嵌入的图像生成器。该框架确保生成的图像能够与原始的文本编码器保持一致。

关键创新：un$^2$CLIP的主要创新在于将生成模型的能力引入到CLIP中，提升了其在细节捕捉上的表现。这种方法与传统的判别模型相比，能够更有效地学习图像的细节特征。

关键设计：在模型设计中，un$^2$CLIP采用了特定的损失函数以确保生成图像的质量，同时在网络结构上进行了优化，以提高训练效率和效果。

📊 实验亮点

实验结果表明，un$^2$CLIP在多个任务上显著优于原始CLIP模型和之前的改进方法。例如，在MMVP-VLM基准测试和开放词汇分割任务中，un$^2$CLIP的性能提升幅度达到X%（具体数据待补充），显示出其在视觉细节捕捉方面的显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机视觉中的图像理解、图像生成以及多模态任务处理等。通过提升CLIP模型的细节捕捉能力，un$^2$CLIP可以在图像分割、图像检索和多模态交互等实际应用中发挥重要作用，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) has become a foundation model and has been applied to various vision and multimodal tasks. However, recent works indicate that CLIP falls short in distinguishing detailed differences in images and shows suboptimal performance on dense-prediction and vision-centric multimodal tasks. Therefore, this work focuses on improving existing CLIP models, aiming to capture as many visual details in images as possible. We find that a specific type of generative models, unCLIP, provides a suitable framework for achieving our goal. Specifically, unCLIP trains an image generator conditioned on the CLIP image embedding. In other words, it inverts the CLIP image encoder. Compared to discriminative models like CLIP, generative models are better at capturing image details because they are trained to learn the data distribution of images. Additionally, the conditional input space of unCLIP aligns with CLIP's original image-text embedding space. Therefore, we propose to invert unCLIP (dubbed un$^2$CLIP) to improve the CLIP model. In this way, the improved image encoder can gain unCLIP's visual detail capturing ability while preserving its alignment with the original text encoder simultaneously. We evaluate our improved CLIP across various tasks to which CLIP has been applied, including the challenging MMVP-VLM benchmark, the dense-prediction open-vocabulary segmentation task, and multimodal large language model tasks. Experiments show that un$^2$CLIP significantly improves the original CLIP and previous CLIP improvement methods. Code and models will be available at https://github.com/LiYinqi/un2CLIP.