Generative Modeling of Class Probability for Multi-Modal Representation Learning
作者: Jungkyoo Shin, Bumsoo Kim, Eunwoo Kim
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2025-03-21 (更新: 2025-04-14)
备注: To appear in CVPR 2025 (Highlight)
💡 一句话要点
提出CALM模型，利用类概率分布生成建模实现多模态表征学习
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 多模态学习 表征学习 类锚对齐 生成模型 变分自编码器
📋 核心要点
- 传统多模态学习方法，如对比学习，难以有效处理模态间的差异，导致表征错位。
- CALM模型通过将类锚编码为提示，生成并对齐各模态的类概率分布，实现更精确的模态对齐。
- 实验结果表明，CALM在多个数据集上超越现有方法，尤其在领域外评估中表现出更强的泛化能力。
📝 摘要（中文）
多模态理解在人工智能中至关重要，它使模型能够联合解释来自不同模态的输入。然而，传统的对比学习方法常常难以应对模态差异，导致潜在的错位。本文提出了一种新颖的类锚对齐方法，该方法利用类概率分布进行多模态表征学习。我们的方法，即类锚对齐生成建模（CALM），将类锚编码为提示，以生成和对齐每个模态的类概率分布，从而实现更有效的对齐。此外，我们引入了一个跨模态概率变分自编码器来模拟对齐中的不确定性，从而增强了捕获模态之间更深层关系和数据变化的能力。在四个基准数据集上的大量实验表明，我们的方法明显优于最先进的方法，尤其是在领域外评估中。这突出了其在多模态表征学习中卓越的泛化能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有的多模态表征学习方法，特别是基于对比学习的方法，在处理不同模态之间固有的差异时存在困难。这些差异可能导致学习到的表征无法准确地捕捉不同模态之间的对应关系，从而影响模型的性能，尤其是在面对未见过的领域数据时。因此，如何有效地对齐不同模态的表征，并提高模型的泛化能力，是本文要解决的核心问题。
核心思路：本文的核心思路是利用类概率分布作为桥梁，将不同模态的表征对齐到共享的语义空间。具体来说，通过将类锚（class anchors）编码为提示，引导模型生成每个模态的类概率分布。然后，通过对齐这些概率分布，可以有效地减少模态差异带来的影响，从而学习到更鲁棒的多模态表征。这种方法的核心在于假设属于同一类别的不同模态数据，其类概率分布应该相似。
技术框架：CALM模型的技术框架主要包含两个关键模块：类锚对齐模块和跨模态概率变分自编码器。类锚对齐模块负责生成和对齐每个模态的类概率分布，它首先将类锚编码为提示，然后利用这些提示生成每个模态的类概率分布。跨模态概率变分自编码器则用于建模对齐过程中的不确定性，并捕获模态之间更深层次的关系和数据变化。整个框架通过联合训练这两个模块，实现多模态表征的有效学习。
关键创新：本文最重要的技术创新点在于提出了类锚对齐的生成建模方法。与传统的对比学习方法不同，CALM模型不是直接对比不同模态的表征，而是通过生成和对齐类概率分布来实现模态对齐。这种方法能够更有效地减少模态差异带来的影响，并提高模型的泛化能力。此外，引入跨模态概率变分自编码器来建模对齐过程中的不确定性，也是一个重要的创新点。
关键设计：在类锚对齐模块中，类锚的选择和编码方式是关键的设计。论文中可能使用了特定的类锚选择策略，例如选择每个类别的典型样本作为类锚。在跨模态概率变分自编码器中，损失函数的设计至关重要，它需要能够有效地建模对齐过程中的不确定性，并鼓励模型学习到更鲁棒的多模态表征。具体的损失函数可能包括重构损失、KL散度损失以及用于对齐类概率分布的损失。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，CALM模型在四个基准数据集上显著优于现有最先进的方法。尤其是在领域外评估中，CALM模型表现出更强的泛化能力，证明了其在处理模态差异方面的优势。具体的性能提升数据需要在论文中查找，但摘要中明确指出CALM模型在多个数据集上都取得了显著的性能提升。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于多模态数据理解的各个领域，例如图像和文本的联合理解、视频内容分析、语音识别等。在自动驾驶领域，可以融合摄像头图像和激光雷达数据，提高环境感知的准确性和鲁棒性。在医疗诊断领域，可以结合医学影像和病理报告，辅助医生进行更精确的诊断。未来，该方法有望推动多模态人工智能技术的发展，使其在更多实际场景中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Multi-modal understanding plays a crucial role in artificial intelligence by enabling models to jointly interpret inputs from different modalities. However, conventional approaches such as contrastive learning often struggle with modality discrepancies, leading to potential misalignments. In this paper, we propose a novel class anchor alignment approach that leverages class probability distributions for multi-modal representation learning. Our method, Class-anchor-ALigned generative Modeling (CALM), encodes class anchors as prompts to generate and align class probability distributions for each modality, enabling more effective alignment. Furthermore, we introduce a cross-modal probabilistic variational autoencoder to model uncertainty in the alignment, enhancing the ability to capture deeper relationships between modalities and data variations. Extensive experiments on four benchmark datasets demonstrate that our approach significantly outperforms state-of-the-art methods, especially in out-of-domain evaluations. This highlights its superior generalization capabilities in multi-modal representation learning.