Toward Omni Multimodal Graph Foundation Model: A Topology-Driven Binding Approach

📄 arXiv: 2610.02881v1 📥 PDF

作者: Xunkai Li, Chenxi Wan, Yinlin Zhu, Wang Luo, Hongchao Qin, Rong-Hua Li, Guoren Wang

分类: cs.LG

发布日期: 2026-10-02

💡 一句话要点

提出GraphBind以解决多模态图表示学习中的节点属性不完整问题

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

关键词: 多模态图 图表示学习 拓扑驱动 模态绑定 生成任务 判别任务 节点属性

📋 核心要点

  1. 现有多模态图基础模型在处理节点属性不完整时表现不足，限制了模型的泛化能力。
  2. 本文提出GraphBind方法，通过图拓扑将多模态信息绑定到统一的共享空间，增强了表示学习的效果。
  3. 实验结果显示，GraphBind在11个基线模型中表现优异，判别和生成任务的性能提升显著，最高达28.1%。

📝 摘要（中文）

多模态图基础模型（MGFMs）旨在从异构节点模态的大规模图中学习可泛化的表示。然而，现实中的多模态属性图（MAGs）常常包含不完整的节点属性，限制了可用预训练语料的规模和多样性。此外，现有MGFMs主要将图拓扑作为结构上下文，忽视了其在指导多模态绑定和塑造统一表示空间中的作用。为了解决这些挑战，本文提出了一种基于拓扑驱动的GraphBind方法，利用图拓扑将丰富的模态信息绑定到统一的共享空间中。GraphBind通过组织自语义和可靠的邻域语义，整合结构与语义，并通过轻量级接口适应判别和生成任务。大量实验表明，GraphBind在判别和生成任务上均取得了领先的性能，相较于最强基线提升高达28.1%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态属性图中节点属性不完整的问题，现有方法未能有效利用图拓扑信息，导致表示学习效果受限。

核心思路：GraphBind通过拓扑结构组织模态信息，将自语义和邻域语义整合到一个统一的共享空间中，以增强多模态绑定的效果。

技术框架：GraphBind的整体架构包括图拓扑分析模块、模态信息绑定模块和任务适应模块，前者负责提取结构信息，后者负责整合模态信息，最后通过轻量级接口适应不同任务。

关键创新：GraphBind的创新在于利用图拓扑的稳定性作为多模态绑定的指导，形成了一个结合结构与语义的共享空间，这一方法与现有模型的单一结构依赖有本质区别。

关键设计：在设计中，GraphBind采用了特定的损失函数以优化模态信息的整合效果，并通过轻量级网络结构实现了高效的任务适应。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GraphBind在判别和生成任务上均取得了领先的性能，相较于11个代表性基线模型，性能提升高达28.1%，展示了其在多模态图表示学习中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交网络分析、推荐系统和生物信息学等，能够有效处理多模态数据的融合与分析。未来，GraphBind有望在更广泛的图学习任务中发挥重要作用，提升模型的泛化能力和应用效果。

📄 摘要（原文）

Multimodal graph foundation models (MGFMs) seek to learn generalizable representations from large-scale graphs with heterogeneous node modalities. However, real-world Multimodal-Attributed Graphs (MAGs) often contain incomplete node attributes, limiting the scale and diversity of available pretraining corpora. Besides, existing MGFMs primarily incorporate graph topology as structural context, overlooking its role in guiding multimodal binding and shaping a unified representation space. To address these challenges, we propose GraphBind, a topology-driven approach that uses graph topology to bind rich modality information into a unified shared space. GraphBind is motivated by the stability of graph topology, which provides structural references and complementary semantic information for multimodal binding. Concretely, GraphBind uses topology to organize self semantics and reliable neighborhood semantics into a global shared space that integrates structure and semantics, and adapts this space to discriminative and generative tasks through lightweight interfaces. Extensive experiments against 11 representative baselines demonstrate that GraphBind achieves leading performance on both discriminative and generative tasks, with relative improvements of up to 28.1% over the strongest baseline.