Harmony: A Unified Framework for Modality Incremental Learning
作者: Yaguang Song, Xiaoshan Yang, Dongmei Jiang, Yaowei Wang, Changsheng Xu
分类: cs.LG, cs.AI, cs.MM
发布日期: 2025-04-17
💡 一句话要点
Harmony：提出统一模态增量学习框架，解决持续演进模态序列中的知识获取与保留问题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 模态增量学习 增量学习 多模态学习 知识保留 模态对齐
📋 核心要点
- 现有增量学习方法主要集中于单模态或模态一致的多模态场景，无法有效处理真实世界中不断出现全新模态的数据。
- Harmony框架通过自适应兼容特征调制和累积模态桥接，实现模态对齐和知识保留，从而应对模态增量学习的挑战。
- 实验结果表明，Harmony在模态增量学习任务上显著优于现有方法，验证了其在处理不同模态序列数据时的有效性。
📝 摘要（中文）
本文研究了开发一种统一模型的可行性，该模型能够在不断演进的模态序列中进行增量学习，同时保留先前学习的能力。为此，我们引入了一种新的范式，称为模态增量学习（MIL），其中每个学习阶段都涉及来自不同模态的数据。为了解决这个任务，我们提出了一个名为Harmony的新框架，旨在实现模态对齐和知识保留，使模型能够减少模态差异并从一系列不同的模态中学习，最终在统一的框架内完成跨多个模态的任务。我们的方法引入了自适应兼容特征调制和累积模态桥接。通过构建历史模态特征并执行模态知识积累和对齐，所提出的组件协同弥合模态差异并保持知识保留，即使在每个学习阶段仅提供单模态数据的情况下也是如此。在MIL任务上的大量实验表明，我们提出的方法明显优于现有的增量学习方法，验证了其在MIL场景中的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决模态增量学习（MIL）问题，即模型需要在持续演进的模态序列中学习，每个阶段接触到的都是不同的模态数据。现有增量学习方法难以有效处理这种场景，因为它们通常假设模态是固定的或一致的，无法适应新模态的出现，并且容易发生灾难性遗忘。
核心思路：Harmony框架的核心思路是通过模态对齐和知识保留来解决模态增量学习问题。具体来说，它试图将不同模态的数据映射到统一的特征空间，从而减少模态差异，并利用历史模态信息来保持先前学习的知识，避免灾难性遗忘。这样，模型就可以在不断学习新模态的同时，保持对旧模态的理解。
技术框架：Harmony框架包含两个主要模块：自适应兼容特征调制（Adaptive Compatible Feature Modulation）和累积模态桥接（Cumulative Modal Bridging）。自适应兼容特征调制用于将不同模态的特征映射到统一的特征空间，从而实现模态对齐。累积模态桥接则用于构建历史模态特征，并通过模态知识积累和对齐来保持知识保留。这两个模块协同工作，使得模型能够从一系列不同的模态中学习，并在统一的框架内完成跨多个模态的任务。
关键创新：Harmony框架的关键创新在于其能够同时实现模态对齐和知识保留，从而有效解决模态增量学习问题。自适应兼容特征调制能够动态地调整特征映射，以适应不同模态的特点。累积模态桥接则能够有效地利用历史模态信息，避免灾难性遗忘。与现有方法相比，Harmony框架能够更好地处理模态差异，并保持先前学习的知识。
关键设计：自适应兼容特征调制模块使用了一种自适应的调制机制，根据不同模态的特征动态地调整特征映射。累积模态桥接模块则使用了一种累积的方式来构建历史模态特征，并通过模态知识积累和对齐来保持知识保留。具体的损失函数和网络结构等技术细节在论文中进行了详细描述，但此处无法完全展开。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Harmony框架在模态增量学习任务上显著优于现有的增量学习方法。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细描述。总体而言，Harmony框架能够有效地处理模态差异，并保持先前学习的知识，从而在模态增量学习任务上取得了显著的提升。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多模态数据融合、机器人学习、智能医疗等领域。例如，在机器人学习中，机器人可以通过模态增量学习不断学习新的传感器数据，从而提高其适应性和泛化能力。在智能医疗中，医生可以利用该技术整合不同类型的医疗数据，从而更准确地诊断疾病。
📄 摘要（原文）
Incremental learning aims to enable models to continuously acquire knowledge from evolving data streams while preserving previously learned capabilities. While current research predominantly focuses on unimodal incremental learning and multimodal incremental learning where the modalities are consistent, real-world scenarios often present data from entirely new modalities, posing additional challenges. This paper investigates the feasibility of developing a unified model capable of incremental learning across continuously evolving modal sequences. To this end, we introduce a novel paradigm called Modality Incremental Learning (MIL), where each learning stage involves data from distinct modalities. To address this task, we propose a novel framework named Harmony, designed to achieve modal alignment and knowledge retention, enabling the model to reduce the modal discrepancy and learn from a sequence of distinct modalities, ultimately completing tasks across multiple modalities within a unified framework. Our approach introduces the adaptive compatible feature modulation and cumulative modal bridging. Through constructing historical modal features and performing modal knowledge accumulation and alignment, the proposed components collaboratively bridge modal differences and maintain knowledge retention, even with solely unimodal data available at each learning phase.These components work in concert to establish effective modality connections and maintain knowledge retention, even when only unimodal data is available at each learning stage. Extensive experiments on the MIL task demonstrate that our proposed method significantly outperforms existing incremental learning methods, validating its effectiveness in MIL scenarios.