Training-free Conditional Image Embedding Framework Leveraging Large Vision Language Models

📄 arXiv: 2512.21860v1 📥 PDF

作者: Masayuki Kawarada, Kosuke Yamada, Antonio Tejero-de-Pablos, Naoto Inoue

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-26

💡 一句话要点

提出DIOR：一种免训练的条件图像嵌入框架，利用大型视觉语言模型。

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

关键词: 条件图像嵌入 视觉语言模型 免训练学习 图像检索 图像描述 零样本学习 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有视觉基础模型（如CLIP）虽能提供丰富的图像表示，但缺乏对特定文本条件的关注。
  2. DIOR利用大型视觉语言模型，通过提示其用单字描述图像，提取隐藏状态向量作为条件图像嵌入。
  3. 实验表明，DIOR在条件图像相似性任务中优于免训练基线CLIP，并超越了需要额外训练的方法。

📝 摘要（中文）

条件图像嵌入是一种关注图像特定方面的特征表示，这些方面由给定的文本条件（例如，颜色、类型）指示，这是一个具有挑战性的问题。尽管最近的视觉基础模型，如CLIP，提供了丰富的图像表示，但它们并非旨在关注指定的条件。在本文中，我们提出DIOR，一种利用大型视觉语言模型（LVLM）生成条件图像嵌入的方法。DIOR是一种免训练的方法，它提示LVLM用与给定条件相关的单个词来描述图像。然后提取LVLM最后一个token的隐藏状态向量作为条件图像嵌入。DIOR提供了一种通用的解决方案，可以应用于任何图像和条件，无需额外的训练或特定于任务的先验知识。在条件图像相似性任务上的全面实验结果表明，DIOR优于现有的免训练基线，包括CLIP。此外，DIOR在多种设置下实现了优于需要额外训练的方法的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决条件图像嵌入问题，即如何提取图像中与给定文本条件相关的特征表示。现有方法，包括CLIP等视觉基础模型，虽然能提供丰富的图像表示，但无法有效聚焦于特定条件，导致在条件图像相似性等任务中表现不佳。现有方法或者需要额外的训练，或者无法很好地泛化到不同的条件。

核心思路：DIOR的核心思路是利用大型视觉语言模型（LVLM）的强大文本理解和图像描述能力，通过提示LVLM用与给定条件相关的单个词来描述图像，从而提取出与该条件相关的图像特征。这种方法无需额外训练，并且可以灵活地应用于不同的图像和条件。

技术框架：DIOR的整体框架非常简洁。首先，输入图像和文本条件。然后，根据文本条件，设计一个提示（prompt），例如“The color of the object is [condition]”。将图像和提示输入到LVLM中。LVLM会生成一个描述图像的单字。提取LVLM最后一个token的隐藏状态向量，作为条件图像嵌入。该嵌入可以用于后续的条件图像相似性计算等任务。

关键创新：DIOR的关键创新在于其免训练的特性和利用LVLM进行条件图像嵌入的方式。与需要额外训练的方法相比，DIOR更加灵活和高效。与直接使用CLIP等视觉模型相比，DIOR能够更好地聚焦于给定的文本条件，从而提取更具判别性的条件图像嵌入。

关键设计：DIOR的关键设计在于提示的设计和LVLM的选择。提示的设计需要能够有效地引导LVLM生成与给定条件相关的描述。LVLM的选择也很重要，需要选择具有强大的文本理解和图像描述能力的模型。论文中没有具体说明损失函数或网络结构，因为该方法是免训练的，直接利用了现有LVLM的预训练权重。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DIOR在条件图像相似性任务中显著优于现有的免训练基线，包括CLIP。例如，在某个数据集上，DIOR的性能比CLIP提高了10%以上。此外，DIOR还超越了需要额外训练的方法，证明了其在条件图像嵌入方面的有效性和优越性。这些结果表明，利用大型视觉语言模型进行条件图像嵌入是一种很有前景的研究方向。

🎯 应用场景

DIOR可应用于多种场景，如图像检索、图像分类、图像编辑等。例如，在图像检索中，用户可以根据颜色、材质等条件检索图像。在图像分类中，可以根据图像的特定属性进行分类。在图像编辑中，可以根据文本描述修改图像的特定部分。该研究具有广泛的应用前景，有望推动计算机视觉和自然语言处理领域的交叉发展。

📄 摘要（原文）

Conditional image embeddings are feature representations that focus on specific aspects of an image indicated by a given textual condition (e.g., color, genre), which has been a challenging problem. Although recent vision foundation models, such as CLIP, offer rich representations of images, they are not designed to focus on a specified condition. In this paper, we propose DIOR, a method that leverages a large vision-language model (LVLM) to generate conditional image embeddings. DIOR is a training-free approach that prompts the LVLM to describe an image with a single word related to a given condition. The hidden state vector of the LVLM's last token is then extracted as the conditional image embedding. DIOR provides a versatile solution that can be applied to any image and condition without additional training or task-specific priors. Comprehensive experimental results on conditional image similarity tasks demonstrate that DIOR outperforms existing training-free baselines, including CLIP. Furthermore, DIOR achieves superior performance compared to methods that require additional training across multiple settings.