Multi-modal Mutual-Guidance Conditional Prompt Learning for Vision-Language Models

📄 arXiv: 2507.08410v1 📥 PDF

作者: Shijun Yang, Xiang Zhang, Wanqing Zhao, Hangzai Luo, Sheng Zhong, Jinye Peng, Jianping Fan

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-11

备注: 21 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出MuGCP，通过多模态互指导条件Prompt学习增强视觉-语言模型泛化能力。

🎯 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-语言模型 Prompt学习 条件Prompt生成 注意力机制

📋 核心要点

  1. 现有Prompt学习方法对未见过的类别建模不足，导致泛化能力受限，这是核心问题。
  2. MuGCP利用多模态大语言模型生成语义条件Prompt，并通过注意力互指导模块实现视觉和语义信息的交互。
  3. 实验结果表明，MuGCP在14个数据集上超越了现有最佳方法，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

Prompt学习能够有效调整视觉-语言模型（VLMs）以适应各种下游任务。然而，它面临两个主要挑战：（1）对未见实例的类别嵌入分布建模不足，导致对新类别的泛化能力欠佳；（2）现有方法主要将跨模态对齐限制在视觉和文本编码器的最终输出层，从根本上限制了它们保持与预训练多模态嵌入空间拓扑一致性的能力。为此，我们引入了MuGCP（多模态互指导条件Prompt学习），这是一种用于条件prompt生成的新范式。MuGCP利用多模态大型语言模型（MLLMs）作为条件prompt学习器，自适应地生成语义条件Prompt（SCP），其中包含丰富的、细粒度的高级语义知识，用于图像实例。为了确保视觉-语言模型（VLMs）的多模态空间中的有效对齐和交互，我们引入了注意力互指导（AMG）模块，该模块促进视觉和语义信息之间的交互。通过互指导，AMG模块生成视觉条件Prompt（VCP），从而提高模型在多模态任务中的性能。此外，我们提出了一种多Prompt融合（MPF）机制，该机制将SCP和VCP与上下文prompt集成在一起，确保不同prompt之间的无缝协调，并增强类别嵌入和特定于实例的知识的建模。我们的MuGCP在14个不同的数据集上优于现有的最先进方法。代码将在发布后提供。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言模型在进行prompt学习时，对于未见过的类别的图像，难以准确建模其类别嵌入分布，导致在新类别上的泛化能力较差。此外，现有的跨模态对齐方法主要集中在视觉和文本编码器的输出层，无法充分利用预训练模型中蕴含的丰富的多模态信息，限制了模型性能的提升。

核心思路：MuGCP的核心思路是利用多模态大型语言模型（MLLMs）生成包含丰富语义信息的条件Prompt，并设计注意力互指导模块（AMG）促进视觉和语义信息之间的充分交互，从而提升模型对图像实例的理解和泛化能力。通过多Prompt融合机制，将语义条件Prompt（SCP）和视觉条件Prompt（VCP）与上下文Prompt进行融合，增强模型对类别嵌入和实例特定知识的建模。

技术框架：MuGCP的整体框架包含以下几个主要模块：1) 多模态大型语言模型（MLLMs）：作为条件Prompt学习器，生成语义条件Prompt（SCP）。2) 注意力互指导模块（AMG）：促进视觉和语义信息之间的交互，生成视觉条件Prompt（VCP）。3) 多Prompt融合（MPF）机制：将SCP、VCP和上下文Prompt进行融合。整个流程首先利用MLLM生成SCP，然后通过AMG模块生成VCP，最后通过MPF机制将所有Prompt融合，输入到视觉-语言模型中进行预测。

关键创新：MuGCP的关键创新在于：1) 提出了一种新的条件Prompt生成范式，利用多模态大型语言模型生成包含丰富语义信息的Prompt。2) 设计了注意力互指导模块（AMG），实现了视觉和语义信息之间的有效交互，从而提升了模型对图像实例的理解能力。3) 提出了多Prompt融合（MPF）机制，将不同类型的Prompt进行融合，增强了模型对类别嵌入和实例特定知识的建模。

关键设计：关于关键设计，论文中提到使用MLLM生成SCP，具体使用的MLLM类型和参数设置未知。AMG模块的具体网络结构和注意力机制类型未知。MPF机制的具体融合方式（例如，加权平均、拼接等）以及权重参数的设置未知。损失函数的设计也未知，但推测会包含分类损失和可能的一些正则化项。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MuGCP在14个不同的数据集上进行了实验，结果表明其性能优于现有的最先进方法。具体的性能提升数据未知，但摘要中明确指出MuGCP取得了state-of-the-art的结果，证明了该方法的有效性。

🎯 应用场景

MuGCP具有广泛的应用前景，可应用于图像分类、图像检索、视觉问答等多种视觉-语言任务。该研究能够提升模型在新类别上的泛化能力，使其在实际应用中更具鲁棒性。未来，该方法可以进一步扩展到其他多模态任务中，例如视频理解、语音识别等，具有重要的实际价值和学术意义。

📄 摘要（原文）

Prompt learning facilitates the efficient adaptation of Vision-Language Models (VLMs) to various downstream tasks. However, it faces two significant challenges: (1) inadequate modeling of class embedding distributions for unseen instances, leading to suboptimal generalization on novel classes; (2) prevailing methodologies predominantly confine cross-modal alignment to the final output layer of vision and text encoders, which fundamentally limits their capacity to preserve topological consistency with pre-trained multi-modal embedding spaces. To this end, we introduce MuGCP (Multi-modal Mutual-Guidance Conditional Prompt Learning), a novel paradigm designed for conditional prompt generation. MuGCP leverages Multi-modal Large Language Models (MLLMs) as conditional prompt learners to adaptively generate Semantic Conditional Prompts (SCP) that incorporate rich, fine-grained high-level semantic knowledge for image instances. To ensure effective alignment and interaction across the multi-modal space of Vision-Language Models (VLMs), we introduce the Attention Mutual-Guidance (AMG) module, which facilitates interactions between visual and semantic information. Through mutual guidance, the AMG module generates Visual Conditional Prompts (VCP), enhancing the model's performance in multi-modal tasks. Additionally, we present a Multi-Prompt Fusion (MPF) mechanism that integrates SCP and VCP with contextual prompts, ensuring seamless coordination among the different prompts and enhancing the modeling of class embeddings and instance-specific knowledge. Our MuGCP outperforms existing state-of-the-art methods on 14 different datasets. The code will be made available after publication.