IUT-Plug: A Plug-in tool for Interleaved Image-Text Generation

📄 arXiv: 2510.10969v1 📥 PDF

作者: Zeteng Lin, Xingxing Li, Wen You, Xiaoyang Li, Zehan Lu, Yujun Cai, Jing Tang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-13

💡 一句话要点

提出IUT-Plug插件，通过显式结构化推理增强多模态图文生成中上下文一致性。

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

关键词: 多模态生成 视觉语言模型 图像理解 结构化推理 上下文一致性

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型在多模态生成中难以保持逻辑、对象和风格一致性，限制了其在复杂场景下的泛化能力。
  2. IUT-Plug通过图像理解树进行显式结构化推理，增强现有模型，减轻逻辑、身份和风格上的上下文漂移。
  3. 实验表明，IUT-Plug不仅提高了准确性，还有效缓解了多模态问答中多种形式的上下文漂移。

📝 摘要（中文）

现有的视觉语言模型（VLMs），包括GPT-4和DALL-E，在多模态图文生成中常常难以保持逻辑、对象身份和风格的一致性。这种局限性严重阻碍了VLMs在复杂图文输入输出场景中的泛化能力。为了解决这个问题，我们提出了IUT-Plug，一个基于图像理解树（IUT）的模块，通过显式结构化推理来增强现有的交错式VLMs，从而减轻逻辑、实体身份和风格上的上下文漂移。该框架分两个阶段运行：（1）动态IUT-Plug提取模块将视觉场景解析为分层符号结构。（2）协调的叙事流程和图像合成机制确保跨模态一致性。为了评估我们的方法，我们构建了一个新的基准，基于3000个真实的人工生成的问题-答案对，并对微调的大模型进行评估，引入了一种动态评估协议，用于量化交错式VLMs中的上下文漂移。实验结果表明，IUT-Plug不仅提高了在已建立基准上的准确性，而且有效地缓解了各种多模态问答（QA）场景中三种关键形式的上下文漂移。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉语言模型（VLMs）在处理交错式图文生成任务时，容易出现上下文漂移问题，具体表现为逻辑混乱、对象身份不一致以及风格突变。这些问题导致生成的内容质量下降，影响了模型在复杂场景下的应用效果。现有方法缺乏对图像内容的结构化理解和推理能力，难以保证生成过程中的一致性。

核心思路：IUT-Plug的核心思路是通过引入图像理解树（IUT）来对视觉场景进行结构化解析，从而实现显式的推理过程。IUT能够将图像分解为分层的符号结构，捕捉图像中对象之间的关系和属性。通过这种结构化的表示，模型可以更好地理解图像内容，并在生成过程中保持上下文的一致性。这种设计旨在弥补现有VLMs在理解和推理方面的不足。

技术框架：IUT-Plug框架包含两个主要阶段：IUT-Plug提取模块和协调的叙事流程与图像合成机制。首先，IUT-Plug提取模块动态地将视觉场景解析为分层的符号结构，构建图像理解树。然后，协调的叙事流程和图像合成机制利用IUT提供的结构化信息，生成与图像内容一致的文本描述和图像。这两个阶段协同工作，确保跨模态的一致性。

关键创新：IUT-Plug的关键创新在于引入了图像理解树（IUT）作为显式结构化推理的工具。与现有方法相比，IUT能够提供更丰富的图像信息，并支持更复杂的推理过程。此外，动态IUT-Plug提取模块能够根据不同的视觉场景自适应地构建IUT，提高了模型的灵活性和泛化能力。这种显式结构化推理的方式是与现有方法最本质的区别。

关键设计：IUT-Plug提取模块的具体实现细节未知，但可以推测其可能涉及目标检测、场景图生成等技术。协调的叙事流程和图像合成机制可能采用Transformer架构，并利用IUT提供的结构化信息进行注意力机制的引导。损失函数的设计可能包括跨模态一致性损失，以确保生成的文本和图像在语义上保持一致。具体的参数设置和网络结构细节在论文中可能有所描述，但此处无法得知。

📊 实验亮点

论文构建了一个新的基准，基于3000个人工生成的问题-答案对，用于评估交错式VLMs中的上下文漂移。实验结果表明，IUT-Plug不仅提高了在已建立基准上的准确性，而且有效地缓解了各种多模态问答（QA）场景中三种关键形式的上下文漂移。具体的性能提升数据未知，但整体效果显著。

🎯 应用场景

IUT-Plug具有广泛的应用前景，例如智能图像编辑、创意内容生成、视觉故事讲述、以及多模态人机交互等领域。该技术能够提升生成内容的质量和一致性，为用户提供更自然、更智能的交互体验。未来，IUT-Plug有望成为多模态内容生成领域的重要组成部分。

📄 摘要（原文）

Existing vision language models (VLMs), including GPT-4 and DALL-E, often struggle to preserve logic, object identity, and style in multimodal image-text generation. This limitation significantly hinders the generalization capability of VLMs in complex image-text input-output scenarios. To address this issue, we propose IUT-Plug, a module grounded in an Image Understanding Tree (IUT), which enhances existing interleaved VLMs through explicit structured reasoning, thereby mitigating context drift in logic, entity identity, and style. The proposed framework operates in two stages. (1) A dynamic IUT-Plug extraction module parses visual scenes into hierarchical symbolic structures. (2) A coordinated narrative-flow and image synthesis mechanism ensures cross-modal consistency. To evaluate our approach, we construct a novel benchmark based on 3,000 real human-generated question-answer pairs over fine-tuned large models, introducing a dynamic evaluation protocol for quantifying context drift in interleaved VLMs. Experimental results demonstrate that IUT-Plug not only improves accuracy on established benchmarks but also effectively alleviates the three critical forms of context drift across diverse multimodal question answering (QA) scenarios.