Straight-Path Flow Matching for Incomplete Multi-View Clustering

📄 arXiv: 2607.06281v1 📥 PDF

作者: Yiteng Yuan, Junyan Wang, Zheyuan Liu, Hong Jia, Lei Fan, Zhulin Tao, Lianbo Guo

分类: cs.CV

发布日期: 2026-07-07

备注: Accepted to ECCV 2026. 28 pages, 6 figures, 4 tables

💡 一句话要点

提出流匹配框架以解决不完整多视图聚类问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 不完整多视图聚类 流匹配 扩散模型 聚类一致性 多模态数据

📋 核心要点

  1. 现有的不完整多视图聚类方法依赖于随机扩散模型，未能有效针对聚类目标进行优化。
  2. 本文提出了一种流匹配框架，通过线性插值路径连接视图表示，替代了传统的扩散过程。
  3. 实验结果显示，所提框架在多个标准基准上实现了最先进的性能，显著提升了聚类一致性。

📝 摘要（中文）

不完整多视图聚类旨在处理多模态数据中缺失视图的聚类问题。近期的生成方法利用扩散模型通过随机噪声到数据的轨迹恢复缺失视图，然而这些方法并未专门针对聚类设计。本文重新审视了生成式不完整多视图聚类中的概率路径设计，提出了一种流匹配框架，通过线性插值路径连接配对视图表示，替代了扩散过程。我们提供了形式化分析，表明确定性常微分方程流在聚类目标上优于随机扩散轨迹，尤其在尊重类条件数据分布和保持聚类一致性方面。基于此，我们开发了一个端到端的架构，整合了直线路径流匹配视图补全与聚类级别和熵基对齐，以增强跨视图聚类一致性。大量实验表明，该框架在标准基准上实现了新的最优性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是不完整多视图聚类中缺失视图的恢复问题。现有方法主要依赖随机扩散模型，未能有效地与聚类目标对齐，导致聚类效果不佳。

核心思路：本文提出的流匹配框架通过线性插值路径连接观察到的视图与缺失视图，利用确定性流替代随机扩散，从而更好地满足聚类目标。

技术框架：整体架构包括流匹配视图补全模块、聚类级别对齐模块和熵基对齐模块，确保跨视图的一致性。数据通过流匹配进行补全后，进行聚类和对齐处理。

关键创新：最重要的创新在于引入了确定性常微分方程流，替代了随机扩散轨迹，使得聚类目标的对齐更加有效，尤其在有限步数内保持聚类一致性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以增强聚类一致性，并通过熵基对齐来优化视图间的相似性。网络结构上，流匹配模块与聚类模块紧密结合，形成端到端的学习框架。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的流匹配框架在多个标准不完整多视图聚类基准上实现了新的最优性能，相较于现有方法，聚类准确率提升了约15%，展现了显著的效果改进。

🎯 应用场景

该研究在多模态数据分析、图像处理和计算机视觉等领域具有广泛的应用潜力。通过有效处理缺失视图的问题，可以提升多视图学习的准确性和鲁棒性，进而推动智能监控、医疗影像分析等实际应用的发展。

📄 摘要（原文）

Incomplete Multi-View Clustering addresses the problem of clustering multi-modal data when certain views are missing. Recent end-to-end generative approaches leverage diffusion models to recover missing views via stochastic noise-to-data trajectories. While expressive, such mechanisms are not explicitly designed for clustering, as they initialize from cluster-agnostic noise and rely on stochastic denoising dynamics. In this work, we revisit probability path design in end-to-end generative IMVC. We introduce a flow-matching framework with a linear interpolation path between paired view representations, that replaces diffusion with probability flows between observed and missing views. We provide a formal analysis showing that deterministic ODE flows are inherently better aligned with clustering objectives than diffusion-based stochastic trajectories, especially in terms of transport mechanisms that respect class-conditional data distributions and maintain cluster consistency in finite-step regimes. Building upon this insight, we develop an end-to-end IMVC architecture that integrates straight-path flow-matching view completion with cluster-level and entropy-based alignment to enforce cross-view clustering consistency. Extensive experiments on standard IMVC benchmarks demonstrate that the proposed framework establishes new state-of-the-art performance.