Visual Semantic Description Generation with MLLMs for Image-Text Matching

📄 arXiv: 2507.08590v1 📥 PDF

作者: Junyu Chen, Yihua Gao, Mingyong Li

分类: cs.MM, cs.CV

发布日期: 2025-07-11

备注: Accepted by ICME2025 oral

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于MLLM的视觉语义描述生成方法，提升图文匹配性能。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 图文匹配 多模态学习 视觉语义描述 多模态大语言模型 跨模态对齐

📋 核心要点

  1. 图文匹配任务面临视觉和文本模态差异大的挑战，现有方法难以有效对齐跨模态信息。
  2. 利用MLLM生成视觉语义描述（VSD）作为语义锚点，实现实例级和原型级对齐，弥合模态差距。
  3. 在Flickr30K和MSCOCO数据集上取得了显著的性能提升，并展现出良好的零样本跨域泛化能力。

📝 摘要（中文）

图文匹配（ITM）旨在解决对齐视觉和文本模态这一根本挑战，这两种模态在表示上存在固有差异：连续的、高维的图像特征与离散的、结构化的文本。我们提出了一种新颖的框架，通过利用多模态大型语言模型（MLLM）作为视觉语义解析器来弥合模态差距。通过生成丰富的视觉语义描述（VSD），MLLM提供语义锚点，促进跨模态对齐。我们的方法结合了：（1）通过将视觉特征与VSD融合来增强图像表示的语言表达能力的实例级对齐，以及（2）通过VSD聚类来确保类别级一致性的原型级对齐。这些模块可以无缝集成到现有的ITM模型中。在Flickr30K和MSCOCO上的大量实验表明，性能得到了显著提高。该方法还表现出卓越的零样本泛化能力，可用于跨领域任务，包括新闻和遥感ITM。代码和模型检查点可在https://github.com/Image-Text-Matching/VSD获取。

🔬 方法详解

问题定义：图文匹配（ITM）旨在衡量图像和文本描述之间的语义相似性。现有方法通常直接学习图像和文本特征之间的映射关系，但由于视觉和文本模态的固有差异（图像为连续高维特征，文本为离散结构化数据），跨模态对齐面临挑战。现有方法难以充分利用图像中的语义信息，导致匹配精度受限。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态大型语言模型（MLLM）生成图像的视觉语义描述（VSD），将图像信息转化为更易于与文本对齐的语义表示。VSD作为视觉和文本之间的桥梁，提供语义锚点，从而促进跨模态对齐。通过将图像信息转化为文本描述，可以更好地利用语言模型的推理能力，提升匹配效果。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 使用MLLM（如BLIP-2, InstructBLIP等）作为视觉语义解析器，输入图像，输出视觉语义描述（VSD）。2) 实例级对齐：将图像的视觉特征与VSD融合，增强图像表示的语言表达能力。具体实现方式是将图像特征和VSD的文本特征进行拼接或注意力融合。3) 原型级对齐：对VSD进行聚类，生成类别级别的原型表示，确保类别级别的一致性。4) 将上述模块集成到现有的ITM模型中，进行端到端训练。

关键创新：最重要的技术创新点在于利用MLLM生成视觉语义描述（VSD），并将其作为语义锚点，用于连接视觉和文本模态。与现有方法直接学习图像和文本特征的映射关系不同，该方法通过VSD将图像信息转化为更易于理解和对齐的语义表示，从而更好地利用了图像中的语义信息。此外，原型级别的对齐进一步增强了类别级别的一致性。

关键设计：1) MLLM的选择：可以使用各种现有的MLLM，如BLIP-2, InstructBLIP等。2) 实例级对齐的融合方式：可以使用拼接、注意力机制等方式融合图像特征和VSD的文本特征。3) 原型级对齐的聚类算法：可以使用K-means等聚类算法对VSD进行聚类。4) 损失函数：可以使用对比损失、三元组损失等损失函数来训练模型，目标是拉近匹配的图像和文本之间的距离，推开不匹配的图像和文本之间的距离。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在Flickr30K和MSCOCO数据集上进行了大量实验，结果表明该方法显著提升了图文匹配的性能。例如，在Flickr30K数据集上，Recall@1指标提升了5%以上。此外，该方法还展现出卓越的零样本泛化能力，在跨领域任务（如新闻和遥感ITM）中也取得了良好的效果，证明了该方法的有效性和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于图像检索、视频理解、视觉问答等领域。例如，在图像检索中，可以根据文本描述检索相关的图像；在视频理解中，可以生成视频的文本描述；在视觉问答中，可以根据图像内容回答相关问题。该方法具有良好的跨域泛化能力，可应用于新闻、遥感等领域，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

Image-text matching (ITM) aims to address the fundamental challenge of aligning visual and textual modalities, which inherently differ in their representations, continuous, high-dimensional image features vs. discrete, structured text. We propose a novel framework that bridges the modality gap by leveraging multimodal large language models (MLLMs) as visual semantic parsers. By generating rich Visual Semantic Descriptions (VSD), MLLMs provide semantic anchor that facilitate cross-modal alignment. Our approach combines: (1) Instance-level alignment by fusing visual features with VSD to enhance the linguistic expressiveness of image representations, and (2) Prototype-level alignment through VSD clustering to ensure category-level consistency. These modules can be seamlessly integrated into existing ITM models. Extensive experiments on Flickr30K and MSCOCO demonstrate substantial performance improvements. The approach also exhibits remarkable zero-shot generalization to cross-domain tasks, including news and remote sensing ITM. The code and model checkpoints are available at https://github.com/Image-Text-Matching/VSD.