Multimodal Arabic Captioning with Interpretable Visual Concept Integration

📄 arXiv: 2510.03295v1 📥 PDF

作者: Passant Elchafei, Amany Fashwan

分类: cs.CV, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-09-29

💡 一句话要点

VLCAP：一种结合可解释视觉概念集成的多模态阿拉伯语图像描述框架

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

关键词: 阿拉伯语图像描述 多模态学习 视觉概念集成 可解释性 CLIP 视觉-语言模型 文化相关性

📋 核心要点

  1. 现有阿拉伯语图像描述方法缺乏可解释性，难以保证文化相关性和上下文准确性。
  2. VLCAP框架通过检索并融合视觉概念标签，将图像描述生成建立在可解释的视觉基础之上。
  3. 实验表明，VLCAP框架在BLEU-1、余弦相似度和LLM-judge评分等指标上取得了有竞争力的结果。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种阿拉伯语图像描述框架VLCAP，该框架集成了基于CLIP的视觉标签检索和多模态文本生成。VLCAP并非完全依赖端到端描述，而是将生成过程建立在可解释的阿拉伯语视觉概念之上，这些概念通过三个多语言编码器（mCLIP、AraCLIP和Jina V4）提取，并分别评估其标签检索性能。该框架构建了一个混合词汇表，该词汇表由训练描述文本构成，并使用从Visual Genome数据集中翻译的约2.1万个通用领域标签（包括对象、属性和场景）进行丰富。检索到的前k个标签被转换为流畅的阿拉伯语提示，并与原始图像一起传递给视觉-语言模型。在第二阶段，测试了Qwen-VL和Gemini Pro Vision用于描述生成，产生了六种编码器-解码器配置。结果表明，mCLIP + Gemini Pro Vision实现了最佳的BLEU-1（5.34%）和余弦相似度（60.01%），而AraCLIP + Qwen-VL获得了最高的LLM-judge评分（36.33%）。这种可解释的管道能够生成具有文化连贯性和上下文准确性的阿拉伯语描述。

🔬 方法详解

问题定义：现有的图像描述模型，特别是针对阿拉伯语的，通常是端到端的，缺乏可解释性。这意味着我们很难理解模型为什么会生成特定的描述，也难以保证生成的描述在文化上是相关的，并且在上下文中是准确的。因此，需要一种更可控、更可解释的阿拉伯语图像描述方法。

核心思路：VLCAP的核心思路是将图像描述生成过程分解为两个阶段：首先，使用多语言视觉编码器检索与图像相关的视觉概念标签；然后，将这些标签转换为阿拉伯语提示，并与原始图像一起输入到视觉-语言模型中，生成最终的描述。这种方法的核心在于利用视觉概念作为桥梁，连接图像和文本，从而提高描述的可解释性和准确性。

技术框架：VLCAP框架主要包含以下几个模块：1) 视觉标签检索模块：使用mCLIP、AraCLIP和Jina V4三个多语言编码器从图像中检索相关的视觉概念标签。2) 混合词汇表构建模块：构建一个包含训练描述文本和从Visual Genome翻译的通用领域标签的混合词汇表。3) 阿拉伯语提示生成模块：将检索到的标签转换为流畅的阿拉伯语提示。4) 视觉-语言模型生成模块：将阿拉伯语提示和原始图像输入到Qwen-VL或Gemini Pro Vision等视觉-语言模型中，生成最终的描述。

关键创新：VLCAP的关键创新在于将视觉概念集成到阿拉伯语图像描述生成过程中。通过使用多语言编码器检索视觉概念标签，并将这些标签转换为阿拉伯语提示，VLCAP能够生成更可解释、更文化相关和更上下文准确的描述。与传统的端到端方法相比，VLCAP提供了一种更可控和可解释的图像描述生成方式。

关键设计：VLCAP的关键设计包括：1) 使用mCLIP、AraCLIP和Jina V4三种不同的多语言编码器，以探索不同编码器在阿拉伯语视觉概念检索方面的性能。2) 构建一个包含训练描述文本和从Visual Genome翻译的通用领域标签的混合词汇表，以提高标签的覆盖率和多样性。3) 使用Qwen-VL和Gemini Pro Vision两种不同的视觉-语言模型，以评估VLCAP框架的通用性和性能。4) 使用BLEU-1、余弦相似度和LLM-judge评分等指标来评估生成的描述的质量。

📊 实验亮点

实验结果表明，VLCAP框架在阿拉伯语图像描述任务上取得了有竞争力的结果。具体来说，mCLIP + Gemini Pro Vision配置在BLEU-1指标上达到了5.34%，余弦相似度达到了60.01%。AraCLIP + Qwen-VL配置获得了最高的LLM-judge评分，达到了36.33%。这些结果表明，VLCAP框架能够生成高质量的阿拉伯语图像描述。

🎯 应用场景

VLCAP框架可应用于多种场景，例如：阿拉伯语社交媒体内容理解、阿拉伯语电商产品描述生成、阿拉伯语教育资源创建、以及帮助视障人士理解阿拉伯语图像内容。该研究有助于提升多语言环境下图像描述的质量和可解释性，促进不同文化背景下的信息交流。

📄 摘要（原文）

We present VLCAP, an Arabic image captioning framework that integrates CLIP-based visual label retrieval with multimodal text generation. Rather than relying solely on end-to-end captioning, VLCAP grounds generation in interpretable Arabic visual concepts extracted with three multilingual encoders, mCLIP, AraCLIP, and Jina V4, each evaluated separately for label retrieval. A hybrid vocabulary is built from training captions and enriched with about 21K general domain labels translated from the Visual Genome dataset, covering objects, attributes, and scenes. The top-k retrieved labels are transformed into fluent Arabic prompts and passed along with the original image to vision-language models. In the second stage, we tested Qwen-VL and Gemini Pro Vision for caption generation, resulting in six encoder-decoder configurations. The results show that mCLIP + Gemini Pro Vision achieved the best BLEU-1 (5.34%) and cosine similarity (60.01%), while AraCLIP + Qwen-VL obtained the highest LLM-judge score (36.33%). This interpretable pipeline enables culturally coherent and contextually accurate Arabic captions.