Visual Structures Helps Visual Reasoning: Addressing the Binding Problem in VLMs

📄 arXiv: 2506.22146v4 📥 PDF

作者: Amirmohammad Izadi, Mohammad Ali Banayeeanzade, Fatemeh Askari, Ali Rahimiakbar, Mohammad Mahdi Vahedi, Hosein Hasani, Mahdieh Soleymani Baghshah

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-06-27 (更新: 2025-11-10)

备注: Accepted to NeurIPS 2025 (Thirty-ninth Conference on Neural Information Processing Systems)

💡 一句话要点

提出VISER以解决视觉语言模型中的绑定问题

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉推理 视觉语言模型 多模态学习 空间结构 序列解析

📋 核心要点

  1. 现有大型视觉语言模型在视觉推理中面临绑定问题，导致在计数、视觉搜索等任务中频繁出错。
  2. 本文提出的VISER方法通过引入低级空间结构，增强视觉输入并结合文本提示，实现了空间感知的顺序解析。
  3. 实验结果显示，VISER在多个视觉推理任务上显著提升了性能，尤其在视觉搜索和计数任务上表现突出。

📝 摘要（中文）

尽管大型视觉语言模型（LVLMs）取得了进展，但其在视觉推理方面的能力常常受到绑定问题的限制，即无法可靠地将感知特征与其正确的视觉指称关联。当前LVLMs主要并行处理视觉特征，缺乏空间基础的序列注意机制。本文提出了增强推理的视觉输入结构（VISER），通过低级空间结构增强视觉输入，并与文本提示配对，鼓励顺序和空间感知解析。实验证明，VISER在核心视觉推理任务上显著提升了性能，特别是在视觉搜索、计数和空间关系任务上分别提高了25.0%、26.8%和9.5%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型视觉语言模型（LVLMs）在视觉推理中面临的绑定问题，即无法有效关联感知特征与其视觉指称，导致在计数、视觉搜索等任务中的错误率较高。

核心思路：论文提出的VISER方法通过引入低级空间结构来增强视觉输入，并与文本提示结合，鼓励模型进行顺序和空间感知的解析，从而改善推理能力。

技术框架：VISER的整体架构包括两个主要模块：首先是视觉输入模块，通过低级空间结构增强视觉特征；其次是文本提示模块，设计用于引导模型进行空间感知的顺序解析。

关键创新：VISER的核心创新在于将视觉输入的设计与文本提示相结合，强调视觉结构的重要性，超越了传统的纯语言推理策略。与现有方法相比，VISER在视觉推理任务中表现出更高的准确性和效率。

关键设计：在技术细节上，VISER采用了特定的空间结构参数设置，并设计了适应性的损失函数，以优化视觉特征与文本提示的结合效果。

📊 实验亮点

实验结果显示，VISER在视觉搜索、计数和空间关系任务上分别提高了25.0%、26.8%和9.5%的性能，并在2D数据集的场景描述中将编辑距离错误减少了0.32，显著优于纯文本策略。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能视觉搜索、自动图像描述生成以及人机交互等。通过提升视觉推理能力，VISER可以在多模态学习和理解中发挥重要作用，推动相关技术的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

Despite progress in Large Vision-Language Models (LVLMs), their capacity for visual reasoning is often limited by the binding problem: the failure to reliably associate perceptual features with their correct visual referents. This limitation underlies persistent errors in tasks such as counting, visual search, scene description, and spatial relationship understanding. A key factor is that current LVLMs process visual features largely in parallel, lacking mechanisms for spatially grounded, serial attention. This paper introduces Visual Input Structure for Enhanced Reasoning (VISER), a simple, effective method that augments visual inputs with low-level spatial structures and pairs them with a textual prompt that encourages sequential, spatially-aware parsing. We empirically demonstrate substantial performance improvements across core visual reasoning tasks, using only a single-query inference. Specifically, VISER improves GPT-4o performance on visual search, counting, and spatial relationship tasks by 25.0%, 26.8%, and 9.5%, respectively, and reduces edit distance error in scene description by 0.32 on 2D datasets. Furthermore, we find that the visual modification is essential for these gains; purely textual strategies, including Chain-of-Thought prompting, are insufficient and can even degrade performance. VISER underscores the importance of visual input design over purely linguistically based reasoning strategies and suggests that visual structuring is a powerful and general approach for enhancing compositional and spatial reasoning in LVLMs.