AlignVLM: Bridging Vision and Language Latent Spaces for Multimodal Understanding

将视觉特征与语言嵌入对齐是视觉-语言模型（VLMs）中的一个关键挑战。这类模型的性能取决于有一个良好的连接器，能够将在共享嵌入空间中生成的视觉特征映射到与大型语言模型（LLM）一致的空间，同时保持语义相似性。现有的连接器，如多层感知机（MLPs），常常会产生分布外或有噪声的输入，导致模态之间的错位。在本研究中，我们提出了一种新的视觉-文本对齐方法——AlignVLM，该方法将视觉特征映射到LLM文本嵌入的加权平均值上。我们的方法利用了LLM编码的语言先验，确保视觉特征被映射到LLM可以有效解释的空间区域。AlignVLM特别适用于文档理解任务，其中扫描文档图像必须准确地映射到其文本内容。我们的大量实验表明，相比之前的对齐方法，AlignVLM实现了最先进的性能。我们进一步提供了分析，证明了改进的视觉-文本特征对齐和对噪声的鲁棒性。

该论文旨在解决视觉-语言模型（VLMs）中视觉特征与语言嵌入对齐的关键挑战，特别是视觉编码器生成的视觉特征如何映射到共享嵌入空间以保持语义相似性的问题。现有的连接方法如多层感知机（MLP）容易产生分布外或噪声输入，导致模态间的错位。

论文提出了一种新的视觉-文本对齐方法AlignVLM，该方法将视觉特征映射为LLM文本嵌入的加权平均值。通过利用LLM中的语言先验知识，确保视觉特征被映射到LLM可以有效解释的空间区域。这一方法特别适用于文档理解任务，其中扫描的文档图像需要准确映射到其文本内容。

1. AlignVLM在文档理解任务上表现出色，实验结果显示其性能优于先前的对齐方法。 2. 论文展示了AlignVLM在视觉-文本特征对齐和抗噪能力方面的改进。 3. 实验设计包括广泛的对比实验，验证了AlignVLM的有效性。 4. 使用了多个数据集进行测试，并提供了开源代码，便于后续研究者复现实验结果。 5. 提出的方法为未来的研究提供了新的方向，特别是在提高视觉-语言模型的鲁棒性和泛化能力方面。

最近在这个领域中，相关研究还包括： 1. CLIP: Connecting Text and Images 2. ViLT: Vision-and-Language Transformers Without Convolution or Region Supervision 3. ALIGN: A Light CNN for Efficient Visual Representation Learning 4. Florence: A Unified Multimodal Pre-trained Model 这些研究都致力于改善视觉和语言之间的跨模态理解，但AlignVLM通过引入加权平均映射和语言先验的独特方法，在某些任务上取得了更好的效果。