Role-SynthCLIP: A Role Play Driven Diverse Synthetic Data Approach

📄 arXiv: 2511.05057v1 📥 PDF

作者: Yuanxiang Huangfu, Chaochao Wang, Weilei Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-07

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Role-SynthCLIP：一种角色扮演驱动的多元合成数据方法，提升CLIP模型性能。

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

关键词: 对比学习 图像文本预训练 合成数据 多模态学习 角色扮演 数据增强

📋 核心要点

  1. 现有合成数据方法侧重数据量，忽略了语义多样性和细粒度对齐，限制了CLIP模型的性能。
  2. Role-SynthCLIP利用多视角角色扮演提示，引导MLLM生成语义多样的图像描述，提升数据质量。
  3. 实验表明，Role-SynthCLIP在相同数据量下显著提升CLIP模型的Recall@1指标，优于现有方法。

📝 摘要（中文）

对比语言-图像预训练（CLIP）模型的有效性关键取决于其训练数据的语义多样性和质量。然而，现有的合成数据生成方法主要侧重于增加数据量，导致语义多样性有限以及冗余或浅显的文本描述。为了解决这一局限性，我们提出了Role-SynthCLIP，一种新颖的数据合成框架，它利用多视角角色扮演提示（例如，组合分析师、图像上下文解释器）来指导多模态大型语言模型（MLLM）从不同的角度生成语义多样的文本描述。这种机制增强了合成图像-文本对的语义多样性和细粒度图像-文本对齐，从而提高文本描述的表达性和准确性，同时保持图像-文本对的总数不变。实验结果证明了我们方法的有效性和效率。一个仅用100万个Role-SynthCLIP对训练的CLIP-B/16模型在MS COCO验证集上实现了64.1%的Recall@1，超过了现有的最佳合成数据基线（用500万个数据对训练）2.8个百分点。

🔬 方法详解

问题定义：现有的CLIP模型依赖于大规模的图像-文本数据进行训练，而合成数据是获取大规模数据的一种有效方式。然而，现有合成数据生成方法往往只关注数据量的增加，忽略了数据的语义多样性和图像-文本对齐的细粒度。这导致生成的文本描述冗余、浅显，无法充分发挥CLIP模型的潜力。

核心思路：Role-SynthCLIP的核心思路是利用多视角角色扮演提示来引导多模态大型语言模型（MLLM）生成图像描述。通过模拟不同的角色（例如，组合分析师、图像上下文解释器），MLLM可以从不同的角度理解图像，并生成更具多样性和表达性的文本描述。这种方法旨在提高合成数据的语义多样性和图像-文本对齐的细粒度。

技术框架：Role-SynthCLIP框架主要包含以下几个阶段：1) 图像输入：输入待描述的图像。2) 角色扮演提示生成：根据预定义的角色列表，生成多视角的角色扮演提示。3) MLLM文本生成：将图像和角色扮演提示输入MLLM，生成相应的文本描述。4) 数据集构建：将图像和生成的文本描述组成图像-文本对，构建合成数据集。

关键创新：Role-SynthCLIP的关键创新在于引入了多视角角色扮演提示机制。与传统的单一视角描述相比，多视角角色扮演提示可以引导MLLM从不同的角度理解图像，从而生成更具多样性和表达性的文本描述。这种方法有效地提高了合成数据的语义多样性和图像-文本对齐的细粒度。

关键设计：Role-SynthCLIP的关键设计包括：1) 角色列表的设计：选择具有代表性的角色，例如组合分析师、图像上下文解释器等，以覆盖不同的图像理解角度。2) 提示语的设计：设计清晰、明确的提示语，引导MLLM生成高质量的文本描述。3) MLLM的选择：选择具有强大文本生成能力的MLLM，例如GPT-3、LaMDA等。论文中具体使用的MLLM信息未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用Role-SynthCLIP生成的合成数据训练的CLIP-B/16模型在MS COCO验证集上实现了64.1%的Recall@1，超过了使用500万个传统合成数据训练的基线模型2.8个百分点。这表明Role-SynthCLIP能够以更少的数据量获得更好的性能，验证了其有效性和效率。

🎯 应用场景

Role-SynthCLIP可应用于各种需要大规模图像-文本数据的场景，例如图像检索、图像描述生成、视觉问答等。该方法能够有效提升合成数据的质量和多样性，从而提高相关任务的性能。未来，该方法可以进一步扩展到其他模态的数据合成，例如视频-文本数据合成。

📄 摘要（原文）

The effectiveness of Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) models critically depends on the semantic diversity and quality of their training data. However, while existing synthetic data generation methods primarily focus on increasing data volume, such emphasis often leads to limited semantic diversity and redundant or shallow captions. To address this limitation, we propose Role-SynthCLIP, a novel data synthesis framework that leverages multi-perspective role-playing prompts (e.g., a compositional analyst, an interpreter of image context) to guide Multimodal Large Language Models (MLLMs) in generating semantically diverse captions from distinct viewpoints. This mechanism enhances the semantic diversity and fine-grained image-text alignment of synthetic pairs, thereby improving caption expressiveness and accuracy while keeping the total number of image-text pairs unchanged. Experimental results demonstrate the effectiveness and efficiency of our method. A CLIP-B/16 model trained on only 1 million Role-SynthCLIP pairs achieves a Recall@1 of 64.1% on the MS COCO validation set, surpassing the best existing synthetic data baseline (trained on 5M pairs) by 2.8 percentage points. The code and trained models are released at https://github.com/huangfu170/Role-SynthCLIP.