MLLM4TS: Leveraging Vision and Multimodal Language Models for General Time-Series Analysis

📄 arXiv: 2510.07513v1 📥 PDF

作者: Qinghua Liu, Sam Heshmati, Zheda Mai, Zubin Abraham, John Paparrizos, Liu Ren

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV, cs.DB

发布日期: 2025-10-08

💡 一句话要点

MLLM4TS：利用视觉和多模态语言模型进行通用时间序列分析

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

关键词: 时间序列分析 多模态学习 大型语言模型 计算机视觉 时间序列可视化

📋 核心要点

  1. 现有时间序列分析方法难以有效捕捉复杂的时间依赖性和跨通道交互，限制了其泛化能力。
  2. MLLM4TS通过将时间序列数据可视化，并结合多模态大型语言模型，弥合了数值数据和自然语言之间的模态差距。
  3. 实验表明，MLLM4TS在时间序列分类、异常检测和预测等任务上表现出色，验证了其有效性和泛化能力。

📝 摘要（中文）

由于多元数据中复杂的时间依赖性和跨通道交互，有效的时间序列数据分析面临着重大挑战。受人类分析师通过视觉检查时间序列以发现隐藏模式的方式启发，我们提出问题：整合视觉表示能否增强自动时间序列分析？多模态大型语言模型的最新进展展示了令人印象深刻的泛化和视觉理解能力，但它们在时间序列中的应用仍然受到连续数值数据和离散自然语言之间的模态差距的限制。为了弥合这一差距，我们引入了MLLM4TS，这是一个新颖的框架，它通过集成专用视觉分支，利用多模态大型语言模型进行通用时间序列分析。每个时间序列通道在一个复合图像中呈现为水平堆叠的颜色编码折线图，以捕获跨通道的空间依赖性，然后，时间感知视觉补丁对齐策略将视觉补丁与其对应的时间段对齐。MLLM4TS融合了来自数值数据的精细时间细节和来自视觉表示的全局上下文信息，为多模态时间序列分析提供了统一的基础。在标准基准上的大量实验证明了MLLM4TS在预测任务（例如，分类）和生成任务（例如，异常检测和预测）中的有效性。这些结果强调了将视觉模态与预训练语言模型集成以实现鲁棒和通用时间序列分析的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决通用时间序列分析问题，现有方法难以有效处理复杂的时间依赖性和跨通道交互，并且缺乏利用视觉信息的能力。这导致模型泛化能力受限，难以适应各种时间序列分析任务。

核心思路：论文的核心思路是将时间序列数据转换为视觉表示，然后利用多模态大型语言模型（MLLM）进行分析。通过视觉化，模型可以更好地捕捉时间序列中的空间依赖性和全局上下文信息，从而提高分析的准确性和泛化能力。

技术框架：MLLM4TS框架包含以下主要模块：1) 时间序列数据可视化模块：将每个时间序列通道渲染为水平堆叠的颜色编码折线图，形成复合图像。2) 时间感知视觉补丁对齐模块：将视觉补丁与其对应的时间段对齐，提取精细的时间细节。3) 多模态大型语言模型：融合来自数值数据和视觉表示的信息，进行时间序列分析。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一种将时间序列数据转换为视觉表示的方法，有效捕捉了跨通道的空间依赖性。2) 引入了时间感知视觉补丁对齐策略，将视觉信息与时间信息对齐，提高了模型的分析精度。3) 将视觉模态与预训练语言模型集成，实现了鲁棒和通用的时间序列分析。

关键设计：时间序列可视化采用颜色编码折线图，颜色选择策略未知。时间感知视觉补丁对齐策略的具体实现方式未知。MLLM的具体选择和训练方式未知。损失函数的设计细节未知。

📊 实验亮点

MLLM4TS在标准基准数据集上进行了广泛的实验，结果表明其在时间序列分类、异常检测和预测等任务上均取得了显著的性能提升。具体提升幅度未知，但结果表明该方法具有很强的竞争力，验证了将视觉模态与预训练语言模型集成用于时间序列分析的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于金融、医疗、工业等领域的时间序列数据分析，例如股票价格预测、疾病诊断、设备故障检测等。通过结合视觉信息和语言模型，可以更准确地理解时间序列数据，为决策提供更可靠的依据，具有重要的实际应用价值和潜在的商业前景。

📄 摘要（原文）

Effective analysis of time series data presents significant challenges due to the complex temporal dependencies and cross-channel interactions in multivariate data. Inspired by the way human analysts visually inspect time series to uncover hidden patterns, we ask: can incorporating visual representations enhance automated time-series analysis? Recent advances in multimodal large language models have demonstrated impressive generalization and visual understanding capability, yet their application to time series remains constrained by the modality gap between continuous numerical data and discrete natural language. To bridge this gap, we introduce MLLM4TS, a novel framework that leverages multimodal large language models for general time-series analysis by integrating a dedicated vision branch. Each time-series channel is rendered as a horizontally stacked color-coded line plot in one composite image to capture spatial dependencies across channels, and a temporal-aware visual patch alignment strategy then aligns visual patches with their corresponding time segments. MLLM4TS fuses fine-grained temporal details from the numerical data with global contextual information derived from the visual representation, providing a unified foundation for multimodal time-series analysis. Extensive experiments on standard benchmarks demonstrate the effectiveness of MLLM4TS across both predictive tasks (e.g., classification) and generative tasks (e.g., anomaly detection and forecasting). These results underscore the potential of integrating visual modalities with pretrained language models to achieve robust and generalizable time-series analysis.