Learning Multimodal Latent Generative Models with Energy-Based Prior
作者: Shiyu Yuan, Jiali Cui, Hanao Li, Tian Han
分类: cs.LG, cs.CV
发布日期: 2024-09-30
备注: The 18th European Conference on Computer Vision ECCV 2024
💡 一句话要点
提出基于能量的先验多模态生成模型，提升跨模态信息捕获与生成一致性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态生成模型 能量模型 变分推断 跨模态学习 生成一致性
📋 核心要点
- 现有方法使用高斯或拉普拉斯分布作为多模态生成模型的先验，表达能力有限，难以捕捉复杂的多模态信息。
- 论文提出将能量模型（EBM）作为多模态生成模型的先验，利用EBM的表达能力学习更丰富的模态间关系。
- 通过变分方法联合训练多模态生成模型和EBM，实验结果表明该方法能提升跨模态生成的一致性。
📝 摘要（中文）
多模态生成模型因其学习跨模态表征的能力而备受关注，能够增强联合生成和跨模态生成的一致性。然而，现有方法大多使用标准高斯或拉普拉斯分布作为先验，由于其单峰性和信息量不足，难以捕捉多种数据类型中固有的多样化信息。能量模型（EBM）以其在各种任务中的表达性和灵活性而闻名，但在多模态生成模型的背景下尚未得到充分探索。本文提出了一种新颖的框架，将多模态潜在生成模型与EBM相结合。通过变分方案联合训练这两个模型，从而产生更具表达性和信息量的先验，更好地捕捉跨多种模态的信息。实验验证了所提出的模型，证明了其卓越的生成一致性。
🔬 方法详解
问题定义：现有的多模态生成模型通常使用高斯或拉普拉斯分布作为潜在变量的先验分布。这些简单的先验分布无法充分捕捉不同模态之间复杂的依赖关系和数据分布的多样性，导致生成结果缺乏一致性和真实感。因此，如何设计一个更具表达能力的先验分布，以更好地建模多模态数据，是本文要解决的核心问题。
核心思路：论文的核心思路是利用能量模型（EBM）作为多模态生成模型的先验分布。EBM具有强大的表达能力，能够学习复杂的数据分布，并且可以灵活地与其他模型结合。通过将EBM作为先验，模型可以更好地捕捉多模态数据之间的依赖关系，从而生成更一致和真实的样本。
技术框架：该框架包含一个多模态潜在生成模型和一个能量模型。多模态潜在生成模型负责将不同模态的数据映射到潜在空间，并从潜在空间生成数据。能量模型则作为潜在变量的先验分布，用于约束潜在空间的分布。这两个模型通过变分推断框架进行联合训练。具体来说，使用变分自编码器（VAE）结构，其中EBM作为VAE的先验。
关键创新：该论文的关键创新在于将能量模型引入到多模态生成模型中，并将其作为潜在变量的先验分布。这使得模型能够学习更具表达能力的潜在空间，从而更好地捕捉多模态数据之间的依赖关系。此外，通过变分推断框架，可以有效地联合训练多模态生成模型和能量模型。
关键设计：能量模型采用神经网络结构，其能量函数定义了潜在变量的分布。损失函数包括重构损失和能量损失。重构损失用于保证生成数据的质量，能量损失用于约束潜在变量的分布。模型的训练采用交替优化的方式，首先固定能量模型，优化生成模型；然后固定生成模型，优化能量模型。具体参数设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在多模态数据生成任务中取得了显著的性能提升。与使用高斯先验的基线模型相比，该方法生成的样本具有更高的质量和更好的一致性。具体的性能数据未知，但论文强调了生成一致性的提升。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多种多模态数据生成任务，例如图像和文本的联合生成、视频和音频的同步生成等。在人机交互、内容创作、虚拟现实等领域具有潜在的应用价值。未来，该方法可以进一步扩展到更多模态的数据，并与其他先进的生成模型相结合，以实现更强大的多模态数据生成能力。
📄 摘要（原文）
Multimodal generative models have recently gained significant attention for their ability to learn representations across various modalities, enhancing joint and cross-generation coherence. However, most existing works use standard Gaussian or Laplacian distributions as priors, which may struggle to capture the diverse information inherent in multiple data types due to their unimodal and less informative nature. Energy-based models (EBMs), known for their expressiveness and flexibility across various tasks, have yet to be thoroughly explored in the context of multimodal generative models. In this paper, we propose a novel framework that integrates the multimodal latent generative model with the EBM. Both models can be trained jointly through a variational scheme. This approach results in a more expressive and informative prior, better-capturing of information across multiple modalities. Our experiments validate the proposed model, demonstrating its superior generation coherence.