Vision-Language-Vision Auto-Encoder: Scalable Knowledge Distillation from Diffusion Models

📄 arXiv: 2507.07104v2 📥 PDF

作者: Tiezheng Zhang, Yitong Li, Yu-cheng Chou, Jieneng Chen, Alan Yuille, Chen Wei, Junfei Xiao

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-09 (更新: 2025-07-11)

备注: Project Page: https://lambert-x.github.io/Vision-Language-Vision/

💡 一句话要点

提出VLV自动编码器，利用扩散模型蒸馏知识，低成本构建高质量视觉-语言模型。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉-语言模型 扩散模型 知识蒸馏 自动编码器 图像描述生成

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言模型依赖海量高质量图文数据训练，成本高昂，限制了其发展和应用。
  2. VLV自动编码器利用预训练扩散模型解码器和LLM，通过信息瓶颈蒸馏知识，降低对配对数据的依赖。
  3. 实验表明，该方法在图像描述生成任务上达到SOTA水平，且训练成本远低于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种视觉-语言-视觉（VLV）自动编码器框架，该框架策略性地利用了预训练的视觉编码器、文本到图像（T2I）扩散模型的解码器以及大型语言模型（LLM）。通过冻结预训练的T2I扩散解码器来约束语言表示空间，从而建立信息瓶颈。VLV流程有效地利用连续嵌入从文本条件扩散模型中提取知识，并通过高质量的重建展示了全面的语义理解。此外，通过微调预训练的LLM，将中间语言表示解码为详细描述，构建了一个最先进的（SoTA）图像描述生成器，可与GPT-4o和Gemini 2.0 Flash等领先模型相媲美。该方法具有出色的成本效益，并显著降低了数据需求；主要利用单模态图像进行训练，并最大限度地利用现有的预训练模型（图像编码器、T2I扩散模型和LLM），避免了对大量配对图像-文本数据集的需求，将总训练支出控制在1000美元以下。

🔬 方法详解

问题定义：构建具有强大图像描述能力的视觉-语言模型（VLM）通常需要在数十亿高质量图像-文本对上进行训练，这需要数百万GPU小时，成本巨大。现有的方法严重依赖大规模的配对图像-文本数据集，获取和处理这些数据非常困难，限制了模型的扩展和应用。

核心思路：本文的核心思路是利用预训练的文本到图像（T2I）扩散模型作为知识源，通过视觉-语言-视觉的自动编码器框架，将图像信息编码为语言表示，再利用扩散模型的解码器重建图像。通过这种方式，模型可以学习到图像和文本之间的对应关系，而无需直接依赖大量的配对数据。同时，利用大型语言模型（LLM）将中间的语言表示解码为详细的图像描述。

技术框架：VLV自动编码器框架包含以下几个主要模块：1) 视觉编码器：将输入图像编码为视觉特征向量。2) 语言表示：将视觉特征向量映射到语言表示空间，形成信息瓶颈。3) T2I扩散模型解码器：利用语言表示重建图像。4) 大型语言模型（LLM）：将语言表示解码为图像描述。整个流程是：图像 -> 视觉特征 -> 语言表示 -> 重建图像 + 图像描述。

关键创新：最重要的技术创新点在于利用预训练的T2I扩散模型解码器作为知识蒸馏的桥梁。与直接训练VLM相比，VLV框架可以有效地利用扩散模型强大的生成能力和语义理解能力，从而降低对配对数据的依赖。此外，通过冻结扩散模型解码器，可以有效地约束语言表示空间，形成信息瓶颈，从而提高模型的泛化能力。

关键设计：关键设计包括：1) 使用预训练的视觉编码器和T2I扩散模型，避免从头开始训练。2) 冻结T2I扩散模型解码器，以约束语言表示空间。3) 使用连续嵌入作为语言表示，以便更好地利用扩散模型的生成能力。4) 微调预训练的LLM，以提高图像描述的质量。损失函数包括重建损失（衡量重建图像与原始图像的相似度）和描述损失（衡量生成的图像描述与人工标注的描述的相似度）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VLV自动编码器在图像描述生成任务上取得了与GPT-4o和Gemini 2.0 Flash等领先模型相媲美的性能，同时训练成本远低于这些模型。该方法主要利用单模态图像进行训练，总训练支出控制在1000美元以下，显著降低了数据需求和训练成本。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于图像描述生成、视觉问答、图像检索等领域。通过降低对大规模配对数据的依赖，使得构建高质量视觉-语言模型成为可能，尤其是在数据稀缺的场景下。未来，该方法有望促进视觉-语言模型的普及和应用，例如在智能客服、自动驾驶、医疗影像分析等领域。

📄 摘要（原文）

Building state-of-the-art Vision-Language Models (VLMs) with strong captioning capabilities typically necessitates training on billions of high-quality image-text pairs, requiring millions of GPU hours. This paper introduces the Vision-Language-Vision (VLV) auto-encoder framework, which strategically leverages key pretrained components: a vision encoder, the decoder of a Text-to-Image (T2I) diffusion model, and subsequently, a Large Language Model (LLM). Specifically, we establish an information bottleneck by regularizing the language representation space, achieved through freezing the pretrained T2I diffusion decoder. Our VLV pipeline effectively distills knowledge from the text-conditioned diffusion model using continuous embeddings, demonstrating comprehensive semantic understanding via high-quality reconstructions. Furthermore, by fine-tuning a pretrained LLM to decode the intermediate language representations into detailed descriptions, we construct a state-of-the-art (SoTA) captioner comparable to leading models like GPT-4o and Gemini 2.0 Flash. Our method demonstrates exceptional cost-efficiency and significantly reduces data requirements; by primarily utilizing single-modal images for training and maximizing the utility of existing pretrained models (image encoder, T2I diffusion model, and LLM), it circumvents the need for massive paired image-text datasets, keeping the total training expenditure under $1,000 USD.