ABE-CLIP: Training-Free Attribute Binding Enhancement for Compositional Image-Text Matching

📄 arXiv: 2512.17178v1 📥 PDF

作者: Qi Zhang, Yuxu Chen, Lei Deng, Lili Shen

分类: cs.CV, cs.IR

发布日期: 2025-12-19

备注: 10 pages, 8 figures

💡 一句话要点

ABE-CLIP：免训练的属性绑定增强方法，提升组合图像-文本匹配性能

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

关键词: 组合图像-文本匹配 属性绑定 CLIP 免训练 语义细化 局部对齐 多模态学习

📋 核心要点

  1. CLIP在组合图像-文本匹配中，难以准确关联对象及其属性，因其全局表示忽略了细粒度语义。
  2. ABE-CLIP通过语义细化机制和局部token-patch对齐策略，增强CLIP模型中的属性-对象绑定。
  3. 实验表明，ABE-CLIP显著提升了属性-对象绑定性能，优于需要额外训练的方法。

📝 摘要（中文）

对比语言-图像预训练（CLIP）在各种多模态任务中取得了显著的性能。然而，它在组合图像-文本匹配方面仍然存在困难，特别是在准确地将对象与其对应的属性相关联时，因为它固有的全局表示通常忽略了属性绑定的细粒度语义。现有方法通常需要额外的训练或大量的困难负样本采样，但它们经常表现出对新组合概念的有限泛化能力，并且未能从根本上解决全局表示的缺点。在本文中，我们提出了一种新颖的免训练属性绑定增强方法ABE-CLIP，旨在加强类CLIP模型中的属性-对象绑定。具体来说，我们采用语义细化机制来细化文本中对象和属性短语的token嵌入，从而减轻属性混淆并提高语义精度。我们进一步引入了一种局部token-patch对齐策略，该策略计算细化的文本token与其最相关的图像patch之间的相似度得分。通过聚合局部相似度得分，ABE-CLIP计算最终的图像-文本相似度。在多个数据集上的实验表明，ABE-CLIP显著提高了属性-对象绑定性能，甚至超过了需要大量训练的方法。

🔬 方法详解

问题定义：CLIP在组合图像-文本匹配任务中表现不佳，尤其是在属性绑定方面。其全局表示方法难以捕捉细粒度的语义信息，导致无法准确地将图像中的对象与其对应的文本属性关联起来。现有方法通常需要额外的训练或复杂的负样本挖掘，但泛化能力有限，且未能从根本上解决全局表示的局限性。

核心思路：ABE-CLIP的核心思路是通过增强文本token的语义表示，并建立文本token与图像patch之间的局部对应关系，从而提升属性-对象绑定的准确性。该方法无需额外的训练，直接作用于预训练的CLIP模型，旨在弥补CLIP在细粒度语义理解方面的不足。

技术框架：ABE-CLIP主要包含两个核心模块：语义细化机制（Semantic Refinement Mechanism）和局部token-patch对齐策略（Local Token-Patch Alignment）。首先，语义细化机制用于增强文本中对象和属性短语的token嵌入，减少属性混淆。然后，局部token-patch对齐策略计算细化后的文本token与图像patch之间的相似度，并聚合这些局部相似度得分，得到最终的图像-文本相似度。

关键创新：ABE-CLIP的关键创新在于其免训练的属性绑定增强方法。与需要额外训练或复杂负样本挖掘的方法不同，ABE-CLIP直接作用于预训练的CLIP模型，通过语义细化和局部对齐来提升性能。这种方法更高效，且具有更好的泛化能力。

关键设计：语义细化机制的具体实现方式未知，但其目标是提高对象和属性token嵌入的语义精度。局部token-patch对齐策略的关键在于如何选择与文本token最相关的图像patch，以及如何有效地聚合局部相似度得分。论文中可能使用了注意力机制或其他相似度度量方法来实现token-patch的对齐。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中可能有所描述，但此处无法得知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ABE-CLIP在多个数据集上取得了显著的性能提升，证明了其在属性-对象绑定方面的有效性。该方法无需额外训练，即可超越需要大量训练的基线方法，显示了其高效性和泛化能力。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找。

🎯 应用场景

ABE-CLIP可应用于图像检索、视觉问答、图像描述生成等领域，尤其是在需要理解图像中对象及其属性的任务中。例如，在电商领域，可以根据用户输入的属性描述（如“红色的连衣裙”）检索到符合条件的商品。该研究有助于提升多模态理解的准确性和效率，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP) has achieved remarkable performance in various multimodal tasks. However, it still struggles with compositional image-text matching, particularly in accurately associating objects with their corresponding attributes, because its inherent global representation often overlooks fine-grained semantics for attribute binding. Existing methods often require additional training or extensive hard negative sampling, yet they frequently show limited generalization to novel compositional concepts and fail to fundamentally address the drawbacks of global representations. In this paper, we propose ABE-CLIP, a novel training-free Attribute Binding Enhancement method designed to strengthen attribute-object binding in CLIP-like models. Specifically, we employ a Semantic Refinement Mechanism to refine token embeddings for both object and attribute phrases in the text, thereby mitigating attribute confusion and improving semantic precision. We further introduce a Local Token-Patch Alignment strategy that computes similarity scores between refined textual tokens and their most relevant image patches. By aggregating localized similarity scores, ABE-CLIP computes the final image-text similarity. Experiments on multiple datasets demonstrate that ABE-CLIP significantly improves attribute-object binding performance, even surpassing methods that require extensive training.