Compositional Scene Understanding through Inverse Generative Modeling
作者: Yanbo Wang, Justin Dauwels, Yilun Du
分类: cs.CV
发布日期: 2025-05-27 (更新: 2025-06-23)
备注: ICML 2025, Webpage: https://energy-based-model.github.io/compositional-inference
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出基于逆生成建模的组合场景理解方法，实现对复杂场景的鲁棒解析。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 场景理解 逆生成建模 组合模型 视觉生成模型 零样本学习
📋 核心要点
- 现有场景理解方法在处理对象数量多、形状各异的复杂场景时泛化能力不足。
- 论文提出一种基于逆生成建模的组合场景理解方法，通过组合场景片段的生成模型来提升泛化性。
- 实验表明，该方法能够有效推断场景中的对象集合和全局场景因素，实现零样本多对象感知。
📝 摘要（中文）
生成模型在生成高质量视觉内容方面表现出了卓越的能力。本文探讨了如何进一步利用生成模型，不仅用于合成视觉内容，还能在给定自然图像的情况下理解场景的属性。我们将场景理解形式化为一个逆生成建模问题，即寻找视觉生成模型的条件参数，以最佳拟合给定的自然图像。为了使该过程能够从与训练期间看到的图像有很大不同的图像中推断场景结构，我们进一步提出从场景片段的较小模型中组合构建视觉生成模型。我们展示了该过程如何使我们能够推断场景中的对象集合，从而实现对具有增加数量的新形状对象的新的测试场景的鲁棒泛化。我们进一步展示了它如何使我们能够推断全局场景因素，同样实现对新场景的鲁棒泛化。最后，我们展示了该方法如何直接应用于现有的预训练文本到图像生成模型，以实现零样本多对象感知。
🔬 方法详解
问题定义：现有的场景理解方法在处理复杂场景时，尤其是在对象数量增加或对象形状出现显著变化时，泛化能力会显著下降。这些方法通常难以有效地推断场景中的对象集合和全局场景因素，限制了其在实际应用中的适用性。
核心思路：论文的核心思路是将场景理解问题转化为一个逆生成建模问题。具体来说，给定一张自然图像，目标是找到一个视觉生成模型的条件参数，使得该模型生成的图像与给定的自然图像尽可能地相似。通过这种方式，可以从图像中反推出场景的结构和属性。为了提高泛化能力，该方法采用组合的方式构建视觉生成模型，即从场景片段的较小模型中组合生成整个场景。
技术框架：该方法的技术框架主要包含以下几个步骤：1) 构建组合式的视觉生成模型，该模型由多个子模型组成，每个子模型负责生成场景中的一个片段或对象。2) 给定一张自然图像，使用优化算法（例如梯度下降）来寻找视觉生成模型的条件参数，使得生成图像与输入图像之间的差异最小化。3) 通过分析优化后的条件参数，可以推断出场景中的对象集合、对象属性以及全局场景因素。该框架可以直接应用于现有的预训练文本到图像生成模型，实现零样本多对象感知。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于其组合式的逆生成建模方法。与传统的整体式生成模型相比，组合式模型能够更好地处理复杂场景，并且具有更强的泛化能力。此外，该方法还能够直接应用于现有的预训练文本到图像生成模型，无需重新训练，从而大大降低了计算成本。
关键设计：在构建组合式视觉生成模型时，需要仔细选择子模型的类型和数量。论文中使用了VAE（Variational Autoencoder）作为子模型，并采用了一种自适应的方式来确定子模型的数量。在优化过程中，使用了多种损失函数，包括像素级别的重建损失、感知损失以及正则化损失。此外，还采用了一种基于能量的模型来约束生成图像的结构。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在对象数量和形状变化较大的复杂场景中表现出强大的泛化能力。与现有方法相比，该方法能够更准确地推断场景中的对象集合和全局场景因素。此外，该方法还成功地应用于现有的预训练文本到图像生成模型，实现了零样本多对象感知，无需额外的训练数据。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、图像编辑、虚拟现实等领域。例如，在自动驾驶中，该方法可以帮助车辆更好地理解周围环境，从而做出更安全、更合理的决策。在机器人导航中，该方法可以帮助机器人更好地识别和定位目标物体，从而实现更精确的导航。此外，该方法还可以用于图像编辑，例如自动移除或添加场景中的物体。未来，该方法有望推动计算机视觉技术在更多领域的应用。
📄 摘要（原文）
Generative models have demonstrated remarkable abilities in generating high-fidelity visual content. In this work, we explore how generative models can further be used not only to synthesize visual content but also to understand the properties of a scene given a natural image. We formulate scene understanding as an inverse generative modeling problem, where we seek to find conditional parameters of a visual generative model to best fit a given natural image. To enable this procedure to infer scene structure from images substantially different than those seen during training, we further propose to build this visual generative model compositionally from smaller models over pieces of a scene. We illustrate how this procedure enables us to infer the set of objects in a scene, enabling robust generalization to new test scenes with an increased number of objects of new shapes. We further illustrate how this enables us to infer global scene factors, likewise enabling robust generalization to new scenes. Finally, we illustrate how this approach can be directly applied to existing pretrained text-to-image generative models for zero-shot multi-object perception. Code and visualizations are at https://energy-based-model.github.io/compositional-inference.