多模态Embedding技术

SPHINX: 权重、任务与视觉嵌入的联合混合

论文标题：SPHINX: The Joint Mixing of Weights, Tasks, and Visual Embeddings for Multi-Modal Large Language Models
核心问题：传统多模态模型在通用性和细粒度理解之间存在矛盾
技术方案：

（1）三重混合机制

• 权重混合
  • 融合真实数据模型权重（$W_{\text{real}}$）与合成数据权重（$W_{\text{syn}}$）：
    $$W_{\text{final}}=\alpha W_{\text{real}}+(1-\alpha )W_{\text{syn}}$$
  • $\alpha$ 动态调整，合成数据增强少样本场景泛化能力
• 视觉嵌入混合
  • 并行使用CNN（ResNet-50）和ViT（ViT-L/16）提取特征：
    • CNN特征：捕捉局部纹理（如物体边缘）
    • ViT特征：建模全局语义（如场景布局）
  • 特征拼接公式：$V_{\text{fused}}=[V_{\text{CNN}};V_{\text{ViT}}]$
• 任务混合
  • 同时优化4类任务损失函数：
    $${\mathcal{L}}_{\text{total}}={\lambda }_1{\mathcal{L}}_{\text{VQA}}+{\lambda }_2{\mathcal{L}}_{\text{region}}+{\lambda }_3{\mathcal{L}}_{\text{doc}}+{\lambda }_4{\mathcal{L}}_{\text{pose}}$$
    其中区域理解任务（${\mathcal{L}}_{\text{region}}$）引入坐标回归损失

（2）高分辨率处理创新

• 子图像分解：将4K图像分割为16个768×768子图
• 特征重组：使用空间注意力机制融合子图特征
  $$A_{ij}=\text{softmax}(Q_i{K}_j^T/\sqrt{d})$$
  $Q_i$为第i子图查询向量，$K_j$为第j子图键向量

实验效果：

创新实质：首次实现模型权重、视觉特征、多任务的端到端联合优化，突破单一模态表示瓶颈。

视觉语言模型水印技术

论文标题：Watermarking Vision-Language Pre-trained Models for Multi-Modal Embedding as a Service
核心问题：商业化多模态API面临模型盗用风险
技术方案：

（1）嵌入式正交变换

• 水印注入公式：
  $$E_{\text{w}}=E\cdot R+b$$
  • $E$：原始嵌入向量
  • $R$：随机正交矩阵（$R^{T}R=I$）
  • $b$：密钥偏置向量
• 无损性证明：通过约束 $||R|{|}_2=1$ 保证嵌入空间拓扑不变

（2）双重验证机制

• 后门触发器响应：
  • 设计特定输入组合（如"blue dog + red sky"）
  • 验证输出向量与密钥的余弦相似度：$\text{sim}(E_{\text{w}}^{\text{trigger}},b)>\tau$
• 分布验证：
  • 统计1000个正常输出的均值$\mu$和方差$\sigma$
  • 构建假设检验：$H_0:{\mu }_{\text{test}}={\mu }_{\text{ref}}$

抗攻击测试：

创新实质：首次实现无需修改模型参数的水印方案，解决多模态服务版权保护的关键难题。

视觉表：超越嵌入的推理新范式

论文标题：Beyond Embeddings: The Promise of Visual Table in Visual Reasoning
核心问题：向量嵌入缺乏可解释性和因果推理能力
技术方案：

（1）视觉表生成框架

• 层级结构：

  {"scene": "kitchen","objects": [{"id": 0, "name": "apple", "attributes": ["red", "sliced"]},{"id": 1, "name": "knife", "relations": ["cutting(0)"]}]
  }
  

• 生成器架构：
  1. DETR检测物体 → 2. CLIP提取属性 → 3. LSTM生成关系描述

（2）可编辑推理机制

• 人类干预接口：
  • 修改错误描述（如将"cutting(0)“改为"holding(0)”）
• 因果推理模块：

  if "knife" in table and "apple" in table:if relation_exists("cutting", knife, apple):action = "prepare food"
  

性能对比：

创新实质：开创结构化文本表示替代向量嵌入，实现人类可理解的视觉推理路径。