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论文标题：Graph4MM: Weaving Multimodal Learning with Structural Information

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2510.16990

创新点

• 针对以往多模态学习方法在捕捉复杂模态交互方面的局限性，提出了Graph4MM框架，该框架能够将结构信息从多跳邻居整合到基础模型中，并以合理的方式融合特定模态的表示。
• 通过理论和实证分析，研究了在基础模型时代图在多模态学习中的作用。研究发现，利用拓扑结构来引导模态内和模态间的交互比将图作为一个独立模态更为有效。

方法

本文的主要研究方法是提出了一个名为Graph4MM的图基多模态学习框架，该框架通过整合多跳邻居的结构信息到基础模型中，并以合理的方式融合不同模态的特定信息，来解决多模态学习中的复杂结构关系问题。具体来说，研究者们引入了Hop-Diffused Attention机制，它利用因果掩码和跳扩散技术将多跳结构信息整合到自注意力机制中，避免了过度平滑的问题，并且不需要通过堆叠多个图神经网络（GNN）层来进行多跳信息聚合。此外，研究者们还设计了MM-QFormer，这是一个多映射查询变换器，用于促进不同模态之间的信息融合。通过这些方法，Graph4MM能够有效地捕捉模态内和模态间的复杂交互关系，从而在多模态学习任务中取得了显著的性能提升。

多模态关系图示

本图展示了多模态数据在文档中的复杂关系，其中章节、图像、标题和页面描述形成了一个结构化的图。图中通过箭头表示不同元素之间的连接关系，例如章节之间的层次关系、图像与文本的配对关系以及图像与页面描述的关联。这些关系构成了一个复杂的图结构，其中每个节点（如章节、图像）都可能与其他节点通过多跳连接相互影响。这种复杂的多模态交互关系是本文研究的核心，旨在通过图结构来更好地理解和生成文档中的内容。例如，给定章节的内容、图像及其邻近的上下文信息，模型需要生成缺失的章节内容（如Section III）。这一任务不仅需要理解单个模态内的信息，还需要跨模态的融合和多跳邻居的信息传递，从而体现出图结构在多模态学习中的重要性。

多模态图的建模

本图展示了多模态图的建模方式。图中定义了一个多模态图 G=(V,E,T,P) ，其中 V 表示节点集合，E 表示边集合，T 表示文本属性集合，P 表示视觉属性集合。每个节点 v i 可以包含一个唯一的索引、可选的文本属性 t v i 和可选的视觉属性 p v i 。边分为三种类型：文本到文本、图像到图像和文本到图像。图中通过示例展示了如何将一个节点（例如文档中的一个章节）及其相关的文本内容、图像和图像标题建模为图结构，其中节点之间的连接基于它们在文档中的语义关系和共现关系。这种图结构能够捕捉多模态数据之间的复杂交互关系，为后续的多模态学习任务提供了基础。

Graph4MM 框架架构图

本图展示了 Graph4MM 框架的整体架构。该框架通过将多模态数据（文本和图像）建模为图结构，并利用图中的结构信息来增强多模态融合，从而提升多模态学习的性能。图中详细展示了框架的三个主要部分：文本子图、图像子图和预训练语言模型（PLM）的输入结构。在文本子图和图像子图中，框架通过Hop-Diffused Attention机制整合多跳邻居的结构信息，该机制利用因果掩码和扩散机制将图的拓扑结构信息融入到节点表示中。这种结构感知的注意力机制能够捕捉节点之间的复杂关系，同时避免过度平滑的问题。

实验

本表提供了在不同预训练模型（PLMs、VLMs）和多模态图学习方法（MMGL）上，Graph4MM 框架在生成任务和判别任务中的性能对比结果。表中展示了使用不同输入设置（如仅节点文本、节点文本与图像、子图文本、子图文本与图像）时，各模型在 BLEU-4、ROUGE-L、CIDEr（生成任务指标）以及准确率、召回率、精确率（判别任务指标）上的表现。 从表中可以看出，Graph4MM 在所有设置下均优于或至少与现有的预训练 VLMs、PLMs 和多模态图学习方法（如 MMGL）持平。特别是，Graph4MM 在引入 Hop-Diffused Attention 和 Hop-Aware Attention 后，能够更好地捕捉多跳结构信息，从而在生成和判别任务中均取得了显著的性能提升。例如，在使用 OPT-125M 和 LLaMA-1B 作为后端时，Graph4MM 的 Hop-Diffused MM-QFormer 在 BLEU-4、ROUGE-L 和 CIDEr 等指标上均达到了最高值，显示出其在多模态学习任务中的优越性。

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