无需训练的缺失模态补全：知识桥接器方法

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提出一种无需训练的缺失模态补全框架“知识桥接器”，利用大型多模态模型，在OOD泛化方面表现突出，为其他领域应用提供了有价值的见解。

原文标题：【CVPR2025】知识桥接器：走向无训练的缺失模态补全

原文作者：数据派THU

冷月清谈：

本文介绍了一种名为“知识桥接器”（Knowledge Bridger）的无训练缺失模态补全框架，该框架利用大型多模态模型（LMM），具有模态不可知性，并结合了缺失模态的生成与排序。该方法旨在解决传统方法对大量预训练的依赖以及在领域外泛化能力不足的问题。知识桥接器通过定义领域特定的先验知识，自动从现有模态中提取结构化信息，构建知识图谱，并通过LMM连接缺失模态的生成与排序模块，实现高质量的插补。实验结果表明，该方法在通用领域和医学领域均优于其他方法，尤其在OOD泛化方面表现突出。

怜星夜思：

1、知识桥接器如何定义和利用“领域特定的先验知识”？这种方法在不同领域的应用中是否需要大量人工干预？
2、文章强调了知识桥接器在OOD（Out-of-Distribution）泛化方面的优势，那么在实际部署中，如何评估和保证该模型在未知领域的可靠性？
3、知识桥接器结合了缺失模态的生成与排序，那么生成和排序这两个步骤是如何相互影响的？排序模块是如何确保选择的模态补全结果是高质量且与现有模态一致的？

原文内容

来源：专知
本文约1000字，建议阅读5分钟
我们提出了一种无需训练的缺失模态补全框架，该框架利用大型多模态模型（LMM）。我们的方法被称为“知识桥接器”（Knowledge Bridger），具有模态不可知性，并结合了缺失模态的生成与排序。


以往成功的缺失模态补全方法依赖于精心设计的融合技术和在完整数据上的大量预训练，这可能限制其在领域外（OOD）场景中的泛化能力。在本研究中，我们提出了一个新的挑战：我们能否开发出一种既高效又能应对OOD泛化的缺失模态补全模型？为了解决这一问题，我们提出了一种无需训练的缺失模态补全框架，该框架利用大型多模态模型（LMM）。我们的方法被称为“知识桥接器”（Knowledge Bridger），具有模态不可知性，并结合了缺失模态的生成与排序。通过定义领域特定的先验知识，我们的方法能够自动从现有模态中提取结构化信息，并构建知识图谱。这些提取的图谱通过LMM连接缺失模态的生成与排序模块，从而实现高质量的缺失模态插补。

在一般领域和医学领域的实验结果表明，我们的方法始终优于其他竞争方法，尤其在OOD泛化方面表现突出。此外，我们基于知识的生成与排序技术在生成和排序方面优于直接使用LMM的变体，为其他领域的应用提供了有价值的见解。

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这让我想到了GAN（生成对抗网络）的思路。生成模块就像GAN中的生成器，负责生成候选的补全结果；排序模块就像GAN中的判别器，负责判断补全结果的真假。生成模块和排序模块相互对抗，不断提高彼此的能力。最终，生成模块能够生成高质量且与现有模态一致的补全结果，排序模块能够准确地判断补全结果的真假。当然，这只是我的一个猜想，具体实现方式可能比GAN更复杂。

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我理解的是，这个“领域特定的先验知识”应该指的是一些通用的领域知识，比如医学领域中，各种疾病和症状之间的关联关系。知识桥接器应该能够自动从现有的模态中提取这些关系，然后构建知识图谱。当然，如果能够人工干预，加入一些更具体的、更细致的领域知识，应该能够进一步提高补全的质量。但是，如果人工干预过多，那就失去了“无训练”的优势了。所以，关键在于如何平衡自动化和人工干预之间的关系。

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我觉得这个“领域特定的先验知识”可能是一个比较宽泛的概念，具体实现方式可能有很多种。比如，在图像领域，可以利用一些预训练的图像识别模型来提取图像中的物体和场景信息；在文本领域，可以利用一些预训练的自然语言处理模型来提取文本中的实体和关系信息。然后，将这些信息作为先验知识，用于指导缺失模态的补全。至于是否需要人工干预，我觉得取决于具体的应用场景和所需的精度。

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除了技术手段，我觉得更重要的是建立一个完善的监控和反馈机制。在实际部署中，要密切关注模型的表现，收集用户的反馈，及时发现和解决问题。另外，要定期对模型进行审核和评估，确保模型符合伦理和法律的要求。毕竟，AI的最终目的是服务于人类，而不是取代人类。

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这个问题问到了知识桥接器的核心机制！感觉生成和排序应该是迭代进行的，生成模块先生成一批候选的补全结果，排序模块对这些结果进行评估和排序，然后选择排名最高的作为最终的补全结果。排序模块的评估标准应该包括两个方面：一是补全结果的质量，二是补全结果与现有模态的一致性。这两个方面都很重要，如果只关注质量，可能会导致补全结果与现有模态不协调；如果只关注一致性，可能会导致补全结果过于保守，缺乏创新性。

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OOD泛化确实是个大问题，尤其是在医疗这种高风险领域。我觉得可以考虑引入不确定性估计，比如用Dropout或者集成方法来评估模型输出的不确定性。如果模型对某个样本的预测不确定性很高，那就说明模型可能不靠谱，需要人工介入或者拒绝预测。另外，也可以定期收集新的OOD数据，评估模型的性能，并进行必要的调整。

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我猜想这个排序模块可能使用了某种打分机制，比如，它会计算每个候选补全结果与现有模态的相似度，然后将相似度作为补全结果的得分。得分越高，说明补全结果与现有模态越一致。另外，它还可能会使用一些预训练的模型来评估补全结果的质量，比如，可以使用一个图像质量评估模型来评估图像补全结果的清晰度和真实性。然后，将相似度和质量得分综合起来，作为最终的排序依据。

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我觉得构建一个包含各种corner case和adversarial examples的测试集会很有帮助。通过在这些极端情况下测试模型的表现，可以更好地了解模型的鲁棒性和泛化能力。另外，可以考虑使用一些OOD检测方法，比如基于距离的方法或者基于密度的方法，来判断输入样本是否属于OOD数据。如果检测到OOD数据，可以采取一些保护措施，比如拒绝预测或者返回一个默认值。

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这个问题问到了点子上！文章里说知识桥接器通过定义领域特定的先验知识来提取结构化信息并构建知识图谱，这部分感觉挺关键的。我想知道这个“定义”过程是完全自动化的，还是需要人工参与，比如手动标注或者设定规则？如果需要人工干预，那这个方法的效率和通用性会不会打折扣？领域迁移成本会不会很高？