Towards Multimodal Understanding via Stable Diffusion as a Task-Aware Feature Extractor
作者: Vatsal Agarwal, Matthew Gwilliam, Gefen Kohavi, Eshan Verma, Daniel Ulbricht, Abhinav Shrivastava
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2025-07-09
备注: Website: see https://vatsalag99.github.io/mustafar/
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
利用Stable Diffusion作为任务感知特征提取器，提升多模态理解能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 视觉问答 扩散模型 特征提取 大型语言模型 图像理解 条件生成
📋 核心要点
- 现有MLLM依赖CLIP作为视觉编码器，但CLIP难以捕捉与问题相关的细粒度视觉信息。
- 论文提出利用预训练的文本到图像扩散模型作为指令感知的视觉编码器，提取更丰富的语义特征。
- 实验表明，该方法在VQA和MLLM基准测试中表现出潜力，尤其是在需要空间推理的任务中。
📝 摘要（中文）
多模态大型语言模型(MLLM)的最新进展实现了基于图像的问答能力。然而，一个关键限制是使用CLIP作为视觉编码器；虽然它可以捕获粗略的全局信息，但它常常会错过与输入查询相关的细粒度细节。为了解决这些缺点，本文研究了预训练的文本到图像扩散模型是否可以作为指令感知的视觉编码器。通过对其内部表示的分析，我们发现扩散特征在语义上很丰富，并且可以编码强大的图像-文本对齐。此外，我们发现可以利用文本条件来将模型聚焦于与输入问题相关的区域。然后，我们研究了如何将这些特征与大型语言模型对齐，并发现了一种泄漏现象，即LLM可能会无意中从原始扩散提示中恢复信息。我们分析了这种泄漏的原因，并提出了一种缓解策略。基于这些见解，我们探索了一种简单的融合策略，该策略同时利用CLIP和条件扩散特征。我们在通用VQA和专门的MLLM基准上评估了我们的方法，证明了扩散模型在视觉理解方面的潜力，特别是在需要空间和组合推理的以视觉为中心的任务中。
🔬 方法详解
问题定义：现有的多模态大型语言模型在视觉理解方面存在局限性，特别是当需要细粒度的视觉信息时。CLIP作为常用的视觉编码器，虽然能够捕捉全局信息，但在处理需要空间和组合推理的任务时，往往无法提供足够精确的特征表示。因此，如何提取更具任务相关性的视觉特征成为一个关键问题。
核心思路：论文的核心思路是利用预训练的文本到图像扩散模型，例如Stable Diffusion，作为一种指令感知的视觉特征提取器。扩散模型在生成图像时，能够根据文本提示调整图像内容，这表明其内部表示包含了丰富的语义信息和图像-文本对齐关系。通过将问题作为文本提示输入扩散模型，可以引导模型关注图像中与问题相关的区域，从而提取更具针对性的视觉特征。
技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 使用文本问题作为条件，输入预训练的Stable Diffusion模型；2) 从扩散模型的中间层提取视觉特征；3) 将提取的扩散特征与CLIP特征融合；4) 将融合后的特征输入大型语言模型进行问答。此外，论文还研究了如何缓解LLM从扩散提示中泄漏信息的问题。
关键创新：最重要的技术创新点在于将文本到图像扩散模型应用于视觉特征提取，并将其与大型语言模型相结合。与传统的视觉编码器（如CLIP）相比，扩散模型能够根据文本提示动态地调整特征提取过程，从而提取更具任务相关性的视觉特征。此外，论文还发现了LLM从扩散提示中泄漏信息的现象，并提出了一种缓解策略。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择合适的扩散模型中间层提取特征；2) 设计有效的特征融合策略，将扩散特征与CLIP特征相结合；3) 研究缓解LLM信息泄漏的策略，例如通过添加噪声或使用对抗训练等方法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在通用VQA和专门的MLLM基准测试中评估了该方法，结果表明，利用扩散模型提取的特征可以显著提升视觉理解能力。尤其是在需要空间和组合推理的任务中，该方法的性能优于传统的基于CLIP的方法。具体的性能提升数据在论文中给出。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要细粒度视觉理解的多模态任务，例如视觉问答、图像描述、视觉推理等。在实际应用中，可以提升智能客服、自动驾驶、医疗诊断等系统的性能和准确性。未来，该方法有望扩展到更复杂的视觉任务，例如视频理解和三维场景理解。
📄 摘要（原文）
Recent advances in multimodal large language models (MLLMs) have enabled image-based question-answering capabilities. However, a key limitation is the use of CLIP as the visual encoder; while it can capture coarse global information, it often can miss fine-grained details that are relevant to the input query. To address these shortcomings, this work studies whether pre-trained text-to-image diffusion models can serve as instruction-aware visual encoders. Through an analysis of their internal representations, we find diffusion features are both rich in semantics and can encode strong image-text alignment. Moreover, we find that we can leverage text conditioning to focus the model on regions relevant to the input question. We then investigate how to align these features with large language models and uncover a leakage phenomenon, where the LLM can inadvertently recover information from the original diffusion prompt. We analyze the causes of this leakage and propose a mitigation strategy. Based on these insights, we explore a simple fusion strategy that utilizes both CLIP and conditional diffusion features. We evaluate our approach on both general VQA and specialized MLLM benchmarks, demonstrating the promise of diffusion models for visual understanding, particularly in vision-centric tasks that require spatial and compositional reasoning. Our project page can be found https://vatsalag99.github.io/mustafar/.