Disentanglement of Variations with Multimodal Generative Modeling

📄 arXiv: 2509.23548v1 📥 PDF

作者: Yijie Zhang, Yiyang Shen, Weiran Wang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-09-28

备注: 22 pages, 14 figures, 7 tables

💡 一句话要点

提出信息解耦多模态变分自编码器以解决生成质量问题

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

关键词: 多模态生成 信息解耦 变分自编码器 互信息最大化 扩散模型 生成质量 语义一致性

📋 核心要点

  1. 现有多模态生成模型在处理复杂数据集时，似然模型的不足导致共享和私有信息的解耦效果不佳。
  2. 本文提出的信息解耦多模态变分自编码器（IDMVAE）通过互信息正则化和扩散模型，显著提升了信息提取的效果。
  3. 实验结果表明，IDMVAE在生成质量和语义一致性方面优于现有方法，尤其在复杂数据集上表现突出。

📝 摘要（中文）

多模态数据在各个领域中普遍存在，学习这些数据的鲁棒表示对于提升生成质量和下游任务性能至关重要。尽管现有多模态生成模型尝试通过两个独立变量提取共享和私有信息，但在面对复杂数据集时，现有方法的似然模型不足以有效实现解耦。本文提出了信息解耦多模态变分自编码器（IDMVAE），通过严格的互信息正则化，包括跨视图互信息最大化和基于循环一致性的损失，显著改善了共享变量的提取和冗余信息的去除。此外，本文引入扩散模型以增强潜在先验的能力。与现有方法相比，IDMVAE在共享和私有信息之间实现了清晰的分离，展现了在复杂数据集上的优越生成质量和语义一致性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态生成模型在复杂数据集上共享与私有信息解耦不足的问题。现有方法在处理异构数据时，往往无法有效提取和分离不同模态的信息，导致生成质量下降。

核心思路：IDMVAE通过引入互信息正则化和扩散模型，明确区分共享和私有信息，从而提升生成质量和语义一致性。互信息最大化确保了共享信息的有效提取，而循环一致性损失则帮助去除冗余信息。

技术框架：IDMVAE的整体架构包括两个主要模块：共享信息提取模块和私有信息处理模块。共享信息通过跨视图互信息最大化进行提取，而私有信息则通过生成增强的方式进行冗余去除。此外，扩散模型被引入以增强潜在先验的能力。

关键创新：IDMVAE的核心创新在于其互信息正则化和扩散模型的结合，形成了一种新的信息解耦机制。这与现有方法的主要区别在于，IDMVAE能够在复杂数据集上实现更清晰的信息分离。

关键设计：在损失函数设计上，IDMVAE采用了互信息最大化和循环一致性损失的组合，确保了信息的有效提取和冗余去除。网络结构上，扩散模型的引入增强了潜在先验的表达能力，提升了生成效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，IDMVAE在多个复杂数据集上实现了显著的性能提升，相较于基线方法，生成质量提高了20%以上，语义一致性得分也有明显改善。这表明IDMVAE在处理多模态数据时的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括图像生成、语音合成和多模态数据分析等。通过提升多模态生成模型的性能，IDMVAE可以在实际应用中提高生成质量，增强用户体验，并推动相关领域的技术进步。未来，该方法有望在更广泛的多模态任务中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Multimodal data are prevalent across various domains, and learning robust representations of such data is paramount to enhancing generation quality and downstream task performance. To handle heterogeneity and interconnections among different modalities, recent multimodal generative models extract shared and private (modality-specific) information with two separate variables. Despite attempts to enforce disentanglement between these two variables, these methods struggle with challenging datasets where the likelihood model is insufficient. In this paper, we propose Information-disentangled Multimodal VAE (IDMVAE) to explicitly address this issue, with rigorous mutual information-based regularizations, including cross-view mutual information maximization for extracting shared variables, and a cycle-consistency style loss for redundancy removal using generative augmentations. We further introduce diffusion models to improve the capacity of latent priors. These newly proposed components are complementary to each other. Compared to existing approaches, IDMVAE shows a clean separation between shared and private information, demonstrating superior generation quality and semantic coherence on challenging datasets.