Constructing and Interpreting Digital Twin Representations for Visual Reasoning via Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2511.12365v1 📥 PDF

作者: Yiqing Shen, Mathias Unberath

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-15

💡 一句话要点

提出基于强化学习的DT-R1框架，利用数字孪生表示统一解决视觉推理任务。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视觉推理 数字孪生 强化学习 大型语言模型 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有视觉推理方法依赖于特定任务的监督微调，缺乏统一性和跨任务泛化能力。
  2. DT-R1利用强化学习训练大型语言模型构建视觉输入的数字孪生表示，实现统一的视觉推理。
  3. 实验表明，DT-R1在六个视觉推理基准测试中始终优于最先进的特定任务模型。

📝 摘要（中文）

视觉推理需要模型理解图像和视频，并对各种输出格式（从像素级分割掩码到自然语言描述）的隐式文本查询做出响应。现有方法依赖于针对特定任务架构的监督微调。例如，推理分割、定位、摘要和视觉问答都需要不同的模型设计和训练，这阻碍了统一的解决方案，并限制了跨任务和跨模态的泛化。因此，我们提出了DT-R1，一个强化学习框架，它训练大型语言模型来构建复杂多模态视觉输入的数字孪生表示，然后基于这些高级表示进行推理，作为视觉推理的统一方法。具体来说，我们使用GRPO训练DT-R1，并使用一种新颖的奖励，该奖励验证结构完整性和输出准确性。在涵盖两种模态和四种任务类型的六个视觉推理基准测试中进行的评估表明，DT-R1始终优于最先进的特定任务模型。DT-R1开辟了一个新的方向，即视觉推理源于使用数字孪生表示的强化学习。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉推理方法针对不同任务（如分割、定位、问答等）需要设计不同的模型架构和训练流程，导致模型难以泛化到新的任务和模态上。这些方法缺乏一个统一的表示学习框架，无法有效地利用多模态信息进行推理。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习训练一个大型语言模型，使其能够将复杂的视觉输入转化为一种高层次的“数字孪生”表示。这种表示能够捕捉视觉场景的关键结构和语义信息，从而为后续的推理任务提供一个统一的基础。通过强化学习，模型可以学习如何构建既能保持结构完整性又能保证输出准确性的数字孪生表示。

技术框架：DT-R1框架主要包含以下几个关键模块：1) 视觉输入编码器：将图像或视频等视觉输入编码成特征向量。2) 大型语言模型（LLM）：作为智能体，负责根据视觉特征逐步构建数字孪生表示。3) 强化学习环境：定义了智能体的动作空间（例如，添加、修改数字孪生表示的节点和关系）和状态空间（例如，当前的数字孪生表示和视觉特征）。4) 奖励函数：用于评估智能体构建的数字孪生表示的质量，包括结构完整性和输出准确性。框架使用GRPO（Gradient Ratio Policy Optimization）算法进行强化学习训练。

关键创新：该论文最重要的创新点在于提出了使用数字孪生表示作为统一的视觉推理框架。与以往针对特定任务设计模型不同，DT-R1通过学习构建高层次的场景表示，实现了跨任务和跨模态的泛化能力。此外，使用强化学习训练LLM来构建数字孪生表示也是一个重要的创新，使得模型能够自适应地学习如何有效地表示视觉信息。

关键设计：奖励函数的设计是关键。论文设计了一种新颖的奖励函数，它同时考虑了数字孪生表示的结构完整性和输出准确性。结构完整性奖励鼓励智能体构建符合视觉场景结构的表示，例如，保持对象之间的空间关系。输出准确性奖励则根据下游推理任务的性能来评估表示的质量，例如，在视觉问答任务中，奖励智能体生成能够正确回答问题的表示。具体参数设置和网络结构细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

DT-R1在六个视觉推理基准测试中取得了显著的性能提升，涵盖了两种模态（图像和视频）和四种任务类型（分割、定位、摘要和问答）。与最先进的特定任务模型相比，DT-R1在所有基准测试中都取得了更好的结果，证明了其有效性和泛化能力。具体的性能提升数据在论文中未详细给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

DT-R1框架具有广泛的应用前景，例如智能机器人、自动驾驶、智能监控等领域。它可以帮助机器人更好地理解周围环境，从而实现更智能的导航和交互。在自动驾驶领域，DT-R1可以用于构建车辆周围环境的数字孪生模型，提高驾驶安全性。在智能监控领域，DT-R1可以用于分析监控视频，自动识别异常事件。

📄 摘要（原文）

Visual reasoning may require models to interpret images and videos and respond to implicit text queries across diverse output formats, from pixel-level segmentation masks to natural language descriptions. Existing approaches rely on supervised fine-tuning with task-specific architectures. For example, reasoning segmentation, grounding, summarization, and visual question answering each demand distinct model designs and training, preventing unified solutions and limiting cross-task and cross-modality generalization. Hence, we propose DT-R1, a reinforcement learning framework that trains large language models to construct digital twin representations of complex multi-modal visual inputs and then reason over these high-level representations as a unified approach to visual reasoning. Specifically, we train DT-R1 using GRPO with a novel reward that validates both structural integrity and output accuracy. Evaluations in six visual reasoning benchmarks, covering two modalities and four task types, demonstrate that DT-R1 consistently achieves improvements over state-of-the-art task-specific models. DT-R1 opens a new direction where visual reasoning emerges from reinforcement learning with digital twin representations.