InsightVision: A Comprehensive, Multi-Level Chinese-based Benchmark for Evaluating Implicit Visual Semantics in Large Vision Language Models

📄 arXiv: 2502.15812v1 📥 PDF

作者: Xiaofei Yin, Yijie Hong, Ya Guo, Yi Tu, Weiqiang Wang, Gongshen Liu, Huijia zhu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-02-19

备注: 19 pages, 10 figures

💡 一句话要点

提出InsightVision，用于评估大型视觉语言模型对图像隐式语义的理解能力。

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言模型 隐式语义理解 中文基准 多层次评估 图像理解

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型在理解图像中讽刺、批评等隐式语义方面存在不足，缺乏有效的评估基准。
  2. InsightVision基准通过多层次子任务（表面内容、符号意义、背景知识、隐式意义）系统评估模型对隐式语义的理解。
  3. 实验结果表明，即使是GPT-4o等先进模型，在理解隐式语义方面仍与人类存在显著差距，有较大提升空间。

📝 摘要（中文）

在多模态语言模型不断发展的背景下，理解通过视觉线索传达的细微含义（如讽刺、侮辱或批评）仍然是一个重大挑战。现有的评估基准主要集中于图像描述等直接任务，或者仅限于幽默或讽刺等狭窄类别，以进行深度语义理解。为了解决这一差距，我们首次引入了一个全面的、多层次的中文基准，专门用于评估图像中隐式含义的理解。该基准系统地分为四个子任务：表面内容理解、符号意义解释、背景知识理解和隐式意义理解。我们提出了一种创新的半自动方法来构建数据集，并遵循既定的构建协议。使用此基准，我们评估了15个开源大型视觉语言模型（LVLMs）和GPT-4o，结果表明，即使是性能最佳的模型在理解隐式含义方面也落后于人类近14%。我们的发现强调了当前LVLMs在掌握细微视觉语义方面面临的内在挑战，突出了该领域未来研究和开发的重大机遇。我们将在论文被接受后公开发布我们的InsightVision数据集和代码。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型视觉语言模型（LVLMs）在理解图像中隐含的、细微的语义信息方面存在显著的不足。现有的评估基准要么侧重于直接的图像描述任务，要么仅限于评估模型对特定语义类别（如幽默或讽刺）的理解，缺乏一个全面、多层次的基准来评估模型对图像隐式语义的理解能力。这使得我们难以准确评估和提升LVLMs在理解图像深层含义方面的能力。

核心思路：InsightVision的核心思路是构建一个多层次的中文基准，该基准能够系统地评估LVLMs在理解图像隐式语义方面的能力。通过将评估任务分解为多个子任务（表面内容理解、符号意义解释、背景知识理解和隐式意义理解），InsightVision能够更全面地考察模型对图像不同层次语义信息的理解能力。这种多层次的评估方法能够更准确地反映模型在理解图像深层含义方面的优势和不足。

技术框架：InsightVision的整体框架包括数据集构建和模型评估两个主要阶段。在数据集构建阶段，论文提出了一种创新的半自动方法，该方法遵循既定的构建协议，以确保数据集的质量和多样性。数据集被系统地分为四个子任务，每个子任务都包含相应的图像和问题。在模型评估阶段，论文使用InsightVision数据集评估了15个开源LVLMs和GPT-4o。评估过程包括将图像和问题输入到模型中，并根据模型的回答评估其在每个子任务上的性能。

关键创新：InsightVision的关键创新在于其多层次的评估框架和半自动的数据集构建方法。多层次的评估框架能够更全面地评估LVLMs在理解图像隐式语义方面的能力，而半自动的数据集构建方法能够有效地构建高质量、多样化的数据集。此外，InsightVision是首个专门针对中文图像隐式语义理解的基准，填补了该领域的空白。

关键设计：InsightVision的关键设计包括四个子任务的划分和半自动的数据集构建方法。四个子任务分别是：1) 表面内容理解，要求模型理解图像中直接可见的物体、场景和动作；2) 符号意义解释，要求模型理解图像中符号的含义；3) 背景知识理解，要求模型具备相关的背景知识；4) 隐式意义理解，要求模型理解图像中隐含的、细微的语义信息。半自动的数据集构建方法包括人工标注和自动生成两个阶段。在人工标注阶段，标注人员根据既定的协议标注图像的语义信息。在自动生成阶段，论文使用自然语言生成技术自动生成与图像相关的问答对。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，即使是性能最佳的GPT-4o模型，在理解隐式语义方面也落后于人类近14%。在四个子任务中，模型在隐式意义理解方面的表现最差，表明当前LVLMs在理解图像深层含义方面仍面临巨大挑战。InsightVision为评估和提升LVLMs的隐式语义理解能力提供了一个有效的平台。

🎯 应用场景

InsightVision的研究成果可应用于提升视觉语言模型在社交媒体内容审核、智能客服、教育娱乐等领域的性能。例如，帮助模型识别网络上的恶意隐喻、理解用户的情感倾向，从而提供更智能、更人性化的服务。该基准的发布也将促进相关领域的研究进展。

📄 摘要（原文）

In the evolving landscape of multimodal language models, understanding the nuanced meanings conveyed through visual cues - such as satire, insult, or critique - remains a significant challenge. Existing evaluation benchmarks primarily focus on direct tasks like image captioning or are limited to a narrow set of categories, such as humor or satire, for deep semantic understanding. To address this gap, we introduce, for the first time, a comprehensive, multi-level Chinese-based benchmark designed specifically for evaluating the understanding of implicit meanings in images. This benchmark is systematically categorized into four subtasks: surface-level content understanding, symbolic meaning interpretation, background knowledge comprehension, and implicit meaning comprehension. We propose an innovative semi-automatic method for constructing datasets, adhering to established construction protocols. Using this benchmark, we evaluate 15 open-source large vision language models (LVLMs) and GPT-4o, revealing that even the best-performing model lags behind human performance by nearly 14% in understanding implicit meaning. Our findings underscore the intrinsic challenges current LVLMs face in grasping nuanced visual semantics, highlighting significant opportunities for future research and development in this domain. We will publicly release our InsightVision dataset, code upon acceptance of the paper.