Visual-Language Model Knowledge Distillation Method for Image Quality Assessment

📄 arXiv: 2507.15680v3 📥 PDF

作者: Yongkang Hou, Jiarun Song

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-21 (更新: 2025-07-23)

💡 一句话要点

提出基于视觉-语言模型知识蒸馏的图像质量评估方法，提升模型效率与局部特征识别能力。

🎯 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: 图像质量评估 视觉-语言模型 知识蒸馏 CLIP 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有基于CLIP的IQA方法存在参数量大、难以有效识别局部失真特征的挑战。
  2. 论文提出一种视觉-语言模型知识蒸馏方法，利用CLIP的知识指导更轻量级模型的训练。
  3. 实验结果表明，该方法显著降低了模型复杂度，并在多个IQA数据集上优于现有方法。

📝 摘要（中文）

图像质量评估(IQA)是计算机视觉中的核心任务。基于视觉-语言模型（如CLIP）的多模态方法在IQA任务中表现出卓越的泛化能力。为了解决CLIP在IQA中参数负担过重以及识别局部失真特征能力不足的问题，本研究提出了一种视觉-语言模型知识蒸馏方法，旨在利用CLIP的IQA知识来指导具有架构优势的模型的训练。首先，设计了质量分级的提示模板，以引导CLIP输出质量分数。然后，对CLIP进行微调，以增强其在IQA任务中的能力。最后，提出了一种模态自适应的知识蒸馏策略，以实现从CLIP教师模型到学生模型的指导。我们的实验在多个IQA数据集上进行，结果表明，该方法在显著降低模型复杂度的同时，优于现有的IQA方法，显示出强大的实际部署潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有基于CLIP的图像质量评估方法中存在的两个主要问题：一是模型参数量过大，计算复杂度高，不利于实际部署；二是CLIP模型在识别图像中的局部失真特征方面能力不足，影响了评估精度。现有方法难以在模型大小和性能之间取得平衡。

核心思路：论文的核心思路是利用知识蒸馏技术，将预训练的CLIP模型的IQA知识迁移到一个更小、更高效的学生模型中。通过让学生模型学习CLIP模型的输出，使其能够继承CLIP的泛化能力，同时降低模型复杂度，并提升对局部失真特征的识别能力。

技术框架：整体框架包含三个主要阶段：1) 质量分级提示模板设计：设计一系列与图像质量相关的提示语，引导CLIP模型输出质量评分。2) CLIP微调：利用IQA数据集对CLIP模型进行微调，增强其在IQA任务上的性能。3) 模态自适应知识蒸馏：使用微调后的CLIP模型作为教师模型，指导学生模型的训练。该阶段采用模态自适应策略，根据不同模态的特点调整蒸馏方式。

关键创新：论文的关键创新在于提出了模态自适应的知识蒸馏策略。该策略能够根据视觉和语言模态的特点，采用不同的蒸馏方法，从而更有效地将CLIP模型的知识迁移到学生模型中。此外，质量分级提示模板的设计也有助于提升CLIP模型在IQA任务上的性能。

关键设计：在提示模板设计方面，论文采用了质量分级的策略，例如使用“差”、“一般”、“好”、“优秀”等词语来描述图像质量。在知识蒸馏方面，论文可能采用了回归损失函数来匹配CLIP模型输出的质量分数。具体的网络结构和参数设置在摘要中未提及，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的知识蒸馏方法在显著降低模型复杂度的同时，在多个IQA数据集上优于现有的IQA方法。具体的性能提升幅度和对比基线在摘要中未明确给出，属于未知信息。但结论表明该方法具有很强的实际部署潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于图像处理、计算机视觉和多媒体通信等领域。例如，可以用于开发更高效、更准确的图像质量监控系统，提升视频会议、在线教育等应用的体验，以及优化图像压缩和传输算法。该方法在移动设备和嵌入式系统等资源受限的平台上具有重要的应用价值。

📄 摘要（原文）

Image Quality Assessment (IQA) is a core task in computer vision. Multimodal methods based on vision-language models, such as CLIP, have demonstrated exceptional generalization capabilities in IQA tasks. To address the issues of excessive parameter burden and insufficient ability to identify local distorted features in CLIP for IQA, this study proposes a visual-language model knowledge distillation method aimed at guiding the training of models with architectural advantages using CLIP's IQA knowledge. First, quality-graded prompt templates were designed to guide CLIP to output quality scores. Then, CLIP is fine-tuned to enhance its capabilities in IQA tasks. Finally, a modality-adaptive knowledge distillation strategy is proposed to achieve guidance from the CLIP teacher model to the student model. Our experiments were conducted on multiple IQA datasets, and the results show that the proposed method significantly reduces model complexity while outperforming existing IQA methods, demonstrating strong potential for practical deployment.