Omni-NegCLIP: Enhancing CLIP with Front-Layer Contrastive Fine-Tuning for Comprehensive Negation Understanding

📄 arXiv: 2603.29258v1 📥 PDF

作者: Jingqi Xu

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-03-31

💡 一句话要点

Omni-NegCLIP通过前层对比微调增强CLIP对否定语句的理解能力

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

关键词: 视觉语言模型 对比学习 否定理解 CLIP微调 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有CLIP等VLM模型在理解自然语言中的否定表达方面存在不足，影响了其在实际应用中的表现。
  2. Omni-NegCLIP通过设计基于存在和缺失的对比损失，并微调CLIP文本编码器的前几层来提升否定理解能力。
  3. 实验表明，Omni-NegCLIP在否定理解任务上显著优于CLIP，且在图像-文本检索任务上也有提升。

📝 摘要（中文）

视觉-语言模型(VLMs)在各种多模态任务中表现出强大的能力。然而，最近的研究表明，像CLIP这样的VLMs在理解自然语言中常见的否定表达方面表现不佳。本文提出了Omni-NegCLIP，一个微调的CLIP模型，通过修改CLIP原始的InfoNCE对比损失，提高了CLIP对两种否定类型的理解能力：基于存在的否定和基于缺失的否定。这两种否定分别对应于图像中实际存在的对象的否定表达，以及图像中可能存在但实际上不存在的对象的否定表达。具体来说，我们设计了一个基于存在的对比目标，使图像嵌入更接近其原始标题嵌入，同时将其推离相应的基于存在的否定标题嵌入；以及一个基于缺失的对比目标，使图像嵌入与原始标题和基于缺失的否定标题嵌入对齐，同时保持两个文本嵌入之间的语义区别。基于我们观察到CLIP文本编码器的前transformer层比后面的层对否定文本具有更强的学习能力，我们使用组合对比目标在每个训练步骤中微调CLIP文本编码器的前transformer层。实验结果表明，与预训练的CLIP相比，Omni-NegCLIP在基于存在的否定和基于缺失的否定任务上的性能分别提高了52.65%和12.50%，而没有牺牲图像-文本检索的通用能力，甚至提高了高达19.62%。与先前的工作相比，Omni-NegCLIP展示了更全面地理解多种类型的否定任务的能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉-语言模型（VLMs）在理解否定表达方面的不足。现有的CLIP模型在处理包含否定词的语句时，性能显著下降，无法准确捕捉图像与否定文本之间的关系。这限制了CLIP在需要细粒度语义理解的应用中的表现。

核心思路：论文的核心思路是通过对比学习的方式，让模型学习区分肯定和否定表达之间的差异。具体来说，针对两种类型的否定（基于存在和基于缺失），设计了不同的对比损失函数，引导模型更好地理解否定词对图像-文本对齐的影响。同时，作者观察到CLIP文本编码器的前几层对否定文本的学习能力更强，因此选择微调这些层。

技术框架：Omni-NegCLIP基于预训练的CLIP模型，主要修改了CLIP的训练方式。整体流程如下：1) 构建包含肯定和否定表达的图像-文本对数据集；2) 使用设计的对比损失函数微调CLIP文本编码器的前几层；3) 在验证集上评估模型性能，并进行超参数调整。主要模块包括：图像编码器（CLIP原有）、文本编码器（CLIP原有，但前几层被微调）、基于存在的对比损失模块、基于缺失的对比损失模块。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了针对两种不同类型否定的对比学习目标，更精细地建模了否定表达；2) 观察并利用了CLIP文本编码器不同层对否定文本的学习能力差异，选择性地微调前几层，提高了训练效率和模型性能。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 基于存在的对比损失：拉近图像嵌入与原始文本嵌入，推远图像嵌入与基于存在的否定文本嵌入；2) 基于缺失的对比损失：拉近图像嵌入与原始文本嵌入和基于缺失的否定文本嵌入，但保持原始文本嵌入和基于缺失的否定文本嵌入的语义区分；3) 选择CLIP文本编码器的前N层进行微调，N是一个超参数，需要根据实验进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Omni-NegCLIP在基于存在的否定任务上取得了高达52.65%的性能提升，在基于缺失的否定任务上提升了12.50%。更重要的是，在提升否定理解能力的同时，Omni-NegCLIP在常规的图像-文本检索任务上也取得了高达19.62%的性能提升，表明该方法不仅能有效理解否定表达，还能增强模型的通用能力。

🎯 应用场景

Omni-NegCLIP的潜在应用领域包括：图像搜索、视觉问答、图像描述生成等。该研究可以提升模型在处理复杂语义场景下的准确性，例如，在医疗图像诊断中，模型可以更准确地识别“没有肿瘤”的图像。未来，该方法可以扩展到其他视觉-语言任务中，并与其他技术结合，进一步提升模型的性能。

📄 摘要（原文）

Vision-Language Models (VLMs) have demonstrated strong capabilities across a wide range of multimodal tasks. However, recent studies have shown that VLMs, such as CLIP, perform poorly in understanding negation expressions, which are common in natural language. In this work, we propose Omni-NegCLIP, a fine-tuned CLIP model that improves CLIP's understanding of two types of negation, namely presence-based negation and absence-based negation, which correspond to negated expressions of objects that are actually present in an image and those that may plausibly exist in an image but are in fact absent, respectively, by modifying CLIP's original InfoNCE contrastive loss. Specifically, we design a presence-based contrastive objective that pulls image embeddings closer to their original caption embeddings while pushing them away from the corresponding presence-based negated caption embeddings, and an absence-based contrastive objective that aligns image embeddings with both original and absence-based negated caption embeddings while maintaining a semantic distinction between the two text embeddings. Based on our observation that the front transformer layers of CLIP text encoder have stronger learning ability for negated text than the later layers, we fine-tune the front transformer layers of the CLIP text encoder at each training step using the combined contrastive objective. Experimental results show that, compared with pretrained CLIP, Omni-NegCLIP improves performance on presence-based negation and absence-based negation tasks by up to 52.65% and 12.50%, respectively, without sacrificing general capability in image-text retrieval and even improving it by up to 19.62%. Compared with prior works, Omni-NegCLIP demonstrates a more comprehensive ability to understand multiple types of negation tasks.