Chatting with Images for Introspective Visual Thinking

📄 arXiv: 2602.11073v1 📥 PDF

作者: Junfei Wu, Jian Guan, Qiang Liu, Shu Wu, Liang Wang, Wei Wu, Tienie Tan

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2026-02-11

💡 一句话要点

提出ViLaVT，通过图像交互式对话增强视觉语言模型内省式视觉推理能力

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视觉语言模型 图像对话 动态视觉编码 交互式推理 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有LVLM依赖单次视觉编码，易丢失细粒度视觉信息，限制了复杂视觉推理能力。
  2. 提出“图像对话”框架，将视觉操作转化为语言引导的特征调制，实现语言与视觉的紧密耦合。
  3. ViLaVT模型通过动态视觉编码器和两阶段训练，在多图像和视频空间推理任务上取得显著提升。

📝 摘要（中文）

当前的大型视觉语言模型(LVLMs)通常依赖于基于单次视觉编码的纯文本推理，这常常导致细粒度视觉信息的丢失。最近提出的“图像思考”试图通过外部工具或代码来操作图像以缓解这一限制；然而，由此产生的视觉状态通常没有充分地基于语言语义，从而削弱了有效的跨模态对齐——尤其是在必须跨遥远区域或多个图像进行视觉语义或几何关系推理时。为了应对这些挑战，我们提出了“图像对话”，这是一种新的框架，它将视觉操作重新定义为语言引导的特征调制。在富有表现力的语言提示的指导下，模型动态地对多个图像区域执行联合重新编码，从而实现语言推理和视觉状态更新之间更紧密的耦合。我们在ViLaVT中实例化了这种范式，ViLaVT是一种新型LVLM，配备了专门为这种交互式视觉推理而设计的动态视觉编码器，并通过结合监督微调和强化学习的两阶段课程对其进行训练，以促进有效的推理行为。在八个基准上的大量实验表明，ViLaVT实现了强大而一致的改进，在复杂的多图像和基于视频的空间推理任务中尤其明显。

🔬 方法详解

问题定义：现有大型视觉语言模型（LVLMs）在进行视觉推理时，通常只进行一次视觉编码，然后依赖纯文本进行推理。这种方式容易丢失图像中的细粒度信息，尤其是在处理需要跨多个区域或图像进行推理的任务时，效果不佳。现有“图像思考”方法虽然尝试通过外部工具操作图像，但缺乏与语言语义的有效对齐。

核心思路：论文的核心思路是将视觉操作转化为语言引导的特征调制，即“图像对话”。通过语言提示引导模型动态地对图像区域进行联合重新编码，从而实现语言推理和视觉状态更新之间的紧密耦合。这种方法旨在解决现有方法中视觉信息丢失和跨模态对齐不足的问题。

技术框架：ViLaVT模型包含一个动态视觉编码器，该编码器能够根据语言提示对图像特征进行动态调整和重新编码。整个流程包括以下步骤：首先，接收图像和语言提示作为输入；然后，动态视觉编码器根据语言提示对图像特征进行调制；接着，模型利用调制后的视觉特征进行推理；最后，输出推理结果。模型训练采用两阶段课程学习，包括监督微调和强化学习。

关键创新：论文的关键创新在于提出了“图像对话”框架，并设计了动态视觉编码器。与现有方法相比，ViLaVT能够根据语言提示动态地调整视觉特征，从而更好地捕捉图像中的细粒度信息，并实现语言和视觉的紧密耦合。这种交互式的视觉推理方式更符合人类的思考模式。

关键设计：ViLaVT模型的动态视觉编码器采用了一种基于注意力机制的特征调制方法。具体来说，模型首先计算语言提示和图像区域之间的注意力权重，然后利用这些权重对图像特征进行加权融合。此外，模型还采用了两阶段课程学习策略，首先使用监督数据进行微调，然后使用强化学习进一步优化模型的推理能力。损失函数包括交叉熵损失和强化学习奖励函数。

📊 实验亮点

ViLaVT在八个基准测试中表现出强大且一致的改进。尤其是在复杂的多图像和基于视频的空间推理任务中，ViLaVT的性能提升尤为显著，证明了其在处理复杂视觉推理任务方面的优越性。具体性能数据和对比基线未在摘要中给出，需查阅论文全文。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能问答、图像编辑、视觉导航、机器人控制等领域。通过增强视觉语言模型的推理能力，可以使机器更好地理解图像内容，并根据用户的指令进行操作。未来，该技术有望在自动驾驶、智能家居、医疗诊断等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Current large vision-language models (LVLMs) typically rely on text-only reasoning based on a single-pass visual encoding, which often leads to loss of fine-grained visual information. Recently the proposal of ''thinking with images'' attempts to alleviate this limitation by manipulating images via external tools or code; however, the resulting visual states are often insufficiently grounded in linguistic semantics, impairing effective cross-modal alignment - particularly when visual semantics or geometric relationships must be reasoned over across distant regions or multiple images. To address these challenges, we propose ''chatting with images'', a new framework that reframes visual manipulation as language-guided feature modulation. Under the guidance of expressive language prompts, the model dynamically performs joint re-encoding over multiple image regions, enabling tighter coupling between linguistic reasoning and visual state updates. We instantiate this paradigm in ViLaVT, a novel LVLM equipped with a dynamic vision encoder explicitly designed for such interactive visual reasoning, and trained it with a two-stage curriculum combining supervised fine-tuning and reinforcement learning to promote effective reasoning behaviors. Extensive experiments across eight benchmarks demonstrate that ViLaVT achieves strong and consistent improvements, with particularly pronounced gains on complex multi-image and video-based spatial reasoning tasks.