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

提出ABE-CLIP，无需训练增强CLIP模型在组合图像-文本匹配中的属性绑定能力

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

关键词: 图像-文本匹配 组合泛化 属性绑定 对比学习 CLIP模型

📋 核心要点

  1. CLIP在组合图像-文本匹配中难以准确关联对象与属性，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，优于需要大量训练的方法。

📝 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方面，因为其固有的全局表示通常忽略了用于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，但它们经常显示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，难以准确地将图像中的对象与其对应的文本描述属性进行绑定。现有方法通常依赖于额外的训练或复杂的负样本挖掘策略，但泛化能力有限，无法有效解决CLIP全局表示的固有缺陷。

核心思路：ABE-CLIP的核心在于通过语义细化和局部对齐，增强模型对细粒度属性信息的感知能力。它避免了额外的训练，直接在CLIP的特征空间上进行操作，从而提高效率和泛化性。通过关注局部token与图像patch的对应关系，克服了全局表示的局限性。

技术框架：ABE-CLIP主要包含两个模块：语义细化机制和局部token-patch对齐策略。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。它通过语义细化和局部对齐，有效地提升了CLIP模型在组合图像-文本匹配任务中的性能，而无需额外的训练数据或计算资源。这种方法能够更好地捕捉图像和文本之间的细粒度语义关系。

关键设计：语义细化机制的具体实现细节未知，但其目标是提高对象和属性token嵌入的区分度。局部token-patch对齐策略的关键在于如何选择最相关的图像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与patch之间的对齐。

🖼️ 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，超越了需要大量训练的方法。实验结果表明，该方法能够有效地增强CLIP模型在组合图像-文本匹配中的属性-对象绑定能力，提高了模型对细粒度语义的理解。

🎯 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。该方法无需额外训练，易于部署和应用，具有广泛的应用前景。未来可进一步探索其在零样本学习和少样本学习场景下的应用。

📄 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.