Image Bitstream Fine-grained Understanding for Privacy-Friendly AIoT

📄 arXiv: 2610.08414v1 📥 PDF

作者: Zhen Yu, Wenyang Liu, Kejun Wu, Chengwang Xiao, Renjie Qiao, Chengtao Cai

分类: cs.CV

发布日期: 2026-10-06

💡 一句话要点

提出图像比特流细粒度理解以解决隐私友好AIoT问题

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

关键词: 图像比特流 细粒度理解 隐私保护 人工智能物联网 语义生成 模型训练 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有方法在图像处理过程中需要完全解码图像，导致隐私泄露风险增加。
  2. 提出的比特流细粒度生成器（BFG）通过直接处理编码的图像比特流，避免了像素重建，从而保护隐私。
  3. 实验结果显示，BFG在比特流损坏情况下仍能保持较高的细粒度描述生成性能，相较于其他视觉语言模型表现更为稳定。

📝 摘要（中文）

图像比特流细粒度理解（IBFU）旨在直接从编码的图像字节序列中进行细粒度分类和语义描述生成。与传统的像素域视觉理解不同，IBFU在推理过程中无需完全解码图像，从而减少了视觉内容的暴露，适用于隐私友好的人工智能物联网（AIoT）应用。本文提出了一种新型基础模型——比特流细粒度生成器（BFG），其由比特流语义编码器（BSeE）和细粒度语义生成器（FSeG）两部分组成，前者直接从编码的图像比特流中建模语义表示，后者通过自回归生成将提取的比特流语义转化为详细的自然语言描述。为训练BFG并全面评估IBFU在实际AIoT场景中的表现，本文构建了一个大规模的损坏比特流细粒度理解数据集（CFU-D），包含完整和多种损坏类型及严重程度的比特流变体。实验表明，BFG在比特流损坏下仍能保持稳定的细粒度描述生成。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在隐私友好的AIoT应用中，传统图像处理方法需要完全解码图像而导致的隐私泄露问题。现有方法在处理过程中暴露了大量视觉信息，无法满足隐私保护的需求。

核心思路：论文提出的比特流细粒度生成器（BFG）通过直接从编码的图像比特流中提取语义信息，避免了像素级重建，从而实现了隐私友好的视觉理解。该方法通过两部分模块的协同工作，确保了语义分析的准确性与隐私保护的有效性。

技术框架：BFG由比特流语义编码器（BSeE）和细粒度语义生成器（FSeG）两部分组成。BSeE负责从编码的比特流中提取语义表示，而FSeG则将这些语义信息转化为自然语言描述。整体流程包括比特流输入、语义编码、描述生成等阶段。

关键创新：BFG的核心创新在于其能够在不解码图像的情况下进行细粒度理解，这与传统方法形成了鲜明对比。通过直接处理比特流，BFG显著降低了隐私泄露的风险。

关键设计：在模型设计中，BSeE采用了特定的损失函数以优化语义表示的准确性，而FSeG则使用自回归生成策略来确保描述的流畅性和自然性。模型的参数设置经过精心调整，以适应不同类型的比特流损坏情况。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，BFG在比特流损坏情况下的细粒度描述生成性能保持稳定，平均CIDEr得分从0.6339仅下降至0.6077。而其他视觉语言模型如Qwen-VL-Chat、BLIP-2等在相同条件下表现出显著的性能下降，显示出BFG的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能监控、医疗影像分析和智能家居等AIoT场景。通过在不暴露图像内容的情况下进行有效的视觉理解，BFG能够在保护用户隐私的同时，提供高质量的服务，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Image Bitstream Fine-grained Understanding (IBFU) aims to directly perform fine-grained classification and semantic description generation from encoded image byte sequences. In contrast to conventional pixel-domain visual understanding, IBFU conducts semantic analysis without fully decoding images into the pixel domain. Since pixel-level visual content is not explicitly reconstructed during inference, this paradigm reduces visual exposure within the processing pipeline and suits privacy-friendly Artificial Intelligence of Things (AIoT) applications. In this paper, we propose Bitstream Fine-grained Generator (BFG), a novel foundation model tailored for IBFU. BFG consists of two main components: a Bitstream Semantic Encoder (BSeE) and a Fine-grained Semantic Generator (FSeG). BSeE directly models semantic representations from encoded image bitstreams without explicit pixel reconstruction, while FSeG transforms the extracted bitstream semantics into detailed natural-language descriptions through autoregressive generation. To train BFG and comprehensively evaluate IBFU in practical AIoT scenarios, where image bitstreams may suffer corruption during transmission and storage, we construct a large-scale Corrupted-bitstream Fine-grained Understanding dataset (CFU-D), containing both intact bitstreams and corrupted variants across multiple corruption types and severity levels. Experiments show that BFG maintains stable fine-grained caption generation under bitstream corruption. For example, the performance only has slight change from 0.6339 to 0.6077 in terms of average CIDEr score on Stanford Dogs Caption dataset, while vision-language models, such as Qwen-VL-Chat, BLIP-2, GLM, Gemini, and GPT suffer severe performance decrease. This paper provides a practical paradigm for privacy-friendly fine-grained understanding in AIoT.