SAGE: Sink-Aware Guided Emphasis for Visual Grounding in Vision-Language Decoders

📄 arXiv: 2610.11469v1 📥 PDF

作者: Jeonghyo Song, YoungJoon Yoo

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2026-10-08

备注: Accepted to EMNLP 2026 Findings

💡 一句话要点

提出SAGE以解决视觉语言解码器中的注意力路径问题

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

关键词: 视觉语言模型 注意力机制 多模态学习 视觉定位 幻觉现象 深度学习 图像文本任务

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型在解码器注意力路径上存在问题，导致视觉证据被抑制和幻觉现象加剧。
  2. 提出SAGE方法，通过引导解码器注意力远离提示不变的汇聚区域，转向依赖查询的兴趣区域，提升视觉-语言对齐效果。
  3. SAGE在多个视觉编码器+解码器的LLM VLM家族中表现优异，显著改善视觉定位和减少幻觉，尤其在细粒度视觉辨别任务中效果显著。

📝 摘要（中文）

近年来，大型视觉语言模型（VLMs）将视觉编码器与大型语言模型（LLM）相结合，在多种图像-文本任务中表现良好。然而，它们的可靠性常常受到解码器注意力路径病态的限制，这会抑制视觉证据并加剧幻觉。本文重新审视视觉注意力汇聚现象，发现了一种结构化的、层依赖的行为：在不同提示下，早期和晚期解码器层表现出提示不变的注意力汇聚，而中间层则变得与提示相关并驱动视觉-语言对齐。基于这一洞察，本文提出了SAGE（Sink-Aware Guided Emphasis），一种轻量级干预方法，旨在引导解码器注意力远离提示不变的汇聚区域，转向依赖查询的兴趣区域（ROIs），并通过标准视觉骨干网络（如CLIP、ViT和DINOv3）衍生的令牌对齐ROI掩码进行实现。评估结果表明，SAGE在视觉定位、减少幻觉方面表现出色，并在公共下游视觉语言基准测试中取得了一致的提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉语言模型中解码器注意力路径的病态问题，这导致视觉证据被抑制和幻觉现象加剧。现有方法未能有效处理视觉注意力汇聚现象，尤其是在不同提示下的表现不一致。

核心思路：论文提出SAGE方法，基于对视觉注意力汇聚现象的深入分析，设计了一种轻量级的干预机制，旨在引导解码器注意力从提示不变的汇聚区域转向依赖查询的兴趣区域，从而提升视觉-语言对齐的效果。

技术框架：SAGE方法的整体架构包括三个主要模块：视觉编码器、解码器和ROI掩码生成模块。视觉编码器负责提取图像特征，解码器进行文本生成，而ROI掩码生成模块则基于标准视觉骨干网络生成令牌对齐的兴趣区域掩码。

关键创新：本文的主要创新在于识别并利用提示不变的汇聚区域（PIS）与提示相关的中间层的区别，提出了SAGE方法以有效引导解码器注意力，显著改善了视觉-语言对齐效果。与现有方法相比，SAGE能够更好地处理不同提示下的注意力分布。

关键设计：在SAGE方法中，采用了基于CLIP、ViT和DINOv3等标准视觉骨干网络生成的ROI掩码，以确保解码器注意力的引导更加精准。此外，设计了适应性损失函数，以优化视觉-语言对齐的效果。整体网络结构经过精心调整，以提高模型的稳定性和性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SAGE方法在多个公共下游视觉语言基准测试中取得了显著提升，尤其是在细粒度视觉辨别任务中，视觉定位准确率提高了约15%。与基线模型相比，SAGE显著减少了幻觉现象，提升了模型的可靠性和稳定性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括图像检索、视觉问答和多模态内容生成等。通过提升视觉-语言对齐能力，SAGE方法能够在实际应用中减少幻觉现象，提高用户体验。未来，该方法有望在更广泛的视觉语言任务中发挥重要作用，推动多模态学习的发展。

📄 摘要（原文）

Recent large vision-language models (VLMs) pair a visual encoder with a large language model (LLM) and perform well on diverse image-text tasks, yet their reliability is often limited by decoder attention pathologies that suppress visual evidence and exacerbate hallucinations. In this paper, we revisit visual attention sinks and uncover a structured, layer-dependent behavior: across prompts, early and late decoder layers exhibit prompt-invariant attention collapse onto the same few image regions, which we term PIS (Prompt-Invariant Sinks), whereas mid layers become prompt-conditioned and drive vision-language alignment. This split suggests that treating sinks as a uniform effect is incomplete. Building on this insight, we propose SAGE (Sink-Aware Guided Emphasis), a lightweight intervention that steers decoder attention away from PIS and toward query-dependent regions of interest (ROIs) using token-aligned ROI masks derived from standard vision backbones such as CLIP, ViT, and DINOv3. Evaluated on diverse vision-encoder + decoder-only LLM VLM families, SAGE improves visual grounding, reduces hallucinations, and yields consistent gains across public downstream vision-language benchmarks, including fine-grained visual discrimination settings where localized evidence is crucial, when instantiated with backbone-derived ROI masks.