SatireDecoder: Visual Cascaded Decoupling for Enhancing Satirical Image Comprehension

📄 arXiv: 2512.00582v1 📥 PDF

作者: Yue Jiang, Haiwei Xue, Minghao Han, Mingcheng Li, Xiaolu Hou, Dingkang Yang, Lihua Zhang, Xu Zheng

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-29

备注: Accepted by AAAI 2026

💡 一句话要点

提出SatireDecoder，通过视觉级联解耦增强讽刺图像理解能力

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction & Matching)

关键词: 讽刺图像理解 视觉-语言模型 级联解耦 思维链推理 不确定性分析 多智能体系统 无训练框架

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言模型在理解讽刺图像时，难以有效整合局部实体关系与全局上下文，导致误解和幻觉。
  2. SatireDecoder通过视觉级联解耦将图像分解为细粒度的局部和全局语义表示，并采用思维链推理策略。
  3. 实验结果表明，SatireDecoder在讽刺图像理解方面优于现有基线，提高了准确性并减少了幻觉。

📝 摘要（中文）

讽刺是一种结合幽默和隐性批判的艺术表达形式，通过揭示社会问题具有重要的社会价值。然而，讽刺理解，尤其是在纯视觉形式中，对于当前的视觉-语言模型来说仍然是一个具有挑战性的任务。这项任务不仅需要检测讽刺，还需要解读其细微的含义并识别所涉及的实体。现有模型通常无法有效地将局部实体关系与全局上下文相结合，导致误解、理解偏差和幻觉。为了解决这些局限性，我们提出了SatireDecoder，这是一个旨在增强讽刺图像理解的无训练框架。我们的方法提出了一个多智能体系统，执行视觉级联解耦，将图像分解为细粒度的局部和全局语义表示。此外，我们引入了一种由不确定性分析指导的思维链推理策略，将复杂的讽刺理解过程分解为具有最小不确定性的顺序子任务。我们的方法显著提高了解释准确性，同时减少了幻觉。实验结果验证了SatireDecoder在理解视觉讽刺方面优于现有基线，为细致的、高层次语义任务中的视觉-语言推理提供了一个有希望的方向。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言模型在理解讽刺图像时面临挑战，主要体现在无法有效整合局部实体关系与全局上下文，导致对讽刺含义的误解、理解偏差以及产生幻觉。这些模型难以捕捉讽刺的细微之处，需要更精细的语义理解能力。

核心思路：SatireDecoder的核心思路是通过解耦图像的局部和全局语义信息，并结合思维链推理，逐步理解讽刺图像的含义。通过将复杂的讽刺理解过程分解为多个子任务，并利用不确定性分析指导推理过程，从而提高理解的准确性和可靠性。

技术框架：SatireDecoder采用多智能体系统，执行视觉级联解耦。该框架包含以下主要模块：1) 视觉级联解耦模块，将图像分解为细粒度的局部和全局语义表示；2) 思维链推理模块，将讽刺理解分解为顺序子任务，并利用不确定性分析指导推理过程；3) 最终的讽刺理解输出模块，整合所有信息，给出对讽刺图像的理解结果。

关键创新：SatireDecoder的关键创新在于其视觉级联解耦和思维链推理策略。视觉级联解耦能够更有效地提取图像中的局部和全局语义信息，而思维链推理则能够逐步分解复杂的讽刺理解过程，降低理解难度。此外，利用不确定性分析指导推理过程，可以进一步提高理解的准确性和可靠性。与现有方法相比，SatireDecoder无需训练，更易于部署和应用。

关键设计：视觉级联解耦的具体实现方式未知，但可以推测可能涉及多层卷积神经网络或Transformer结构，用于提取不同尺度的特征表示。思维链推理的具体实现方式也未知，但可能涉及预定义的推理规则或基于知识图谱的推理方法。不确定性分析的具体方法也未知，但可能涉及计算模型输出的置信度或方差等指标。

📊 实验亮点

SatireDecoder在讽刺图像理解任务上取得了显著的性能提升，但具体的数据和对比基线未知。论文强调该方法在提高解释准确性的同时，减少了幻觉现象。实验结果验证了SatireDecoder优于现有基线，表明其在理解视觉讽刺方面具有优势，为视觉-语言推理提供了一个有希望的方向。

🎯 应用场景

SatireDecoder可应用于社交媒体内容审核、舆情分析、智能教育等领域。通过自动理解讽刺图像，可以帮助识别和过滤不良信息，提高舆情分析的准确性，并为智能教育系统提供更丰富的视觉内容理解能力。该研究还有助于提升视觉-语言模型在复杂语义理解任务中的性能，推动人工智能技术的发展。

📄 摘要（原文）

Satire, a form of artistic expression combining humor with implicit critique, holds significant social value by illuminating societal issues. Despite its cultural and societal significance, satire comprehension, particularly in purely visual forms, remains a challenging task for current vision-language models. This task requires not only detecting satire but also deciphering its nuanced meaning and identifying the implicated entities. Existing models often fail to effectively integrate local entity relationships with global context, leading to misinterpretation, comprehension biases, and hallucinations. To address these limitations, we propose SatireDecoder, a training-free framework designed to enhance satirical image comprehension. Our approach proposes a multi-agent system performing visual cascaded decoupling to decompose images into fine-grained local and global semantic representations. In addition, we introduce a chain-of-thought reasoning strategy guided by uncertainty analysis, which breaks down the complex satire comprehension process into sequential subtasks with minimized uncertainty. Our method significantly improves interpretive accuracy while reducing hallucinations. Experimental results validate that SatireDecoder outperforms existing baselines in comprehending visual satire, offering a promising direction for vision-language reasoning in nuanced, high-level semantic tasks.