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一、简介

现实世界中的多模态数据通常展现出超越传统一对一映射（如图像-标题对）的复杂结构关系。跨模态实体以错综复杂的方式相互作用，图像和文本通过上下文依赖和共指关系形成多样化的相互连接。图为建模模态内和模态间关系提供了强大的结构信息。然而，先前的研究未能区分多跳邻居关系，并将图视为独立模态，这割裂了整体理解。该局限性给多模态学习带来两个关键挑战：（1）如何将多跳邻居的结构信息整合到基础模型中；（2）如何以系统化方式融合模态特定信息。为应对这些挑战，作者重新审视基础模型时代下图在多模态学习中的作用，提出Graph4MM——一个基于图的多模态学习框架。具体而言，引入跳数扩散注意力机制，通过因果掩码和跳数扩散将多跳结构信息整合到自注意力中。此外，设计了MM-QFormer（多映射查询变换器）用于跨模态融合。通过理论与实证分析，证明利用结构整合模态内与模态间交互的方法，相较于将图视为独立模态能带来更优越的多模态理解。在生成式与判别式任务上的实验表明，Graph4MM优于更大规模的视觉语言模型、大语言模型及多模态图基线模型，实现了平均6.93%的性能提升。

二、研究动机

现有方法的局限性

（1）复杂关系建模不足: 真实世界的多模态数据展现出超越传统一对一映射(如图像-文本对)的复杂结构关系。在学术论文中,图像与文本通过上下文依赖和共同引用形成多样化的互联

图1。文档中的多模态关系，其中章节、图像、字幕和页面描述形成了一个结构化的图。

（2）图结构利用不当: 现有工作(如MMGL)存在两个关键问题:

• 未能区分多跳邻居,将所有邻居等同对待

• 将图作为独立模态处理,导致整体理解碎片化

  两大核心挑战:

• 如何将多跳邻居的结构信息整合到基础模型中

• 如何以原则性方式融合模态特定信息

理论分析

论文通过理论和实证分析重新审视了图在多模态学习中的角色,发现:

• 利用拓扑结构引导模态内和模态间交互,比将图作为独立模态更有效
• 直接将GCN学习的图嵌入注入LLM往往导致性能下降,这是由于小规模图编码器与大规模预训练模型之间存在语义鸿沟

三、Graph4MM

多模态图建模

图定义:

• 节点: 每个节点 具有唯一索引,可选的文本属性 和视觉属性
• 边: 考虑三种边类型:

• 文本到文本边(如章节-子章节关系)
• 图像到图像边(如图-子图关系)
• 文本到图像边(如图像标题关系)

• 子图: 对于节点 ,可诱导文本子图 和视觉子图 ,作为指导因果掩码注意力的邻接启发式

模型框架

Graph4MM包含三个关键模块:

Hop-Diffused Attention: 通过因果掩码和跳扩散将多跳结构信息整合到自注意力中

MM-QFormer: 多映射查询Transformer,用于跨模态融合

结构引导的多模态融合: 利用图结构作为引导而非独立模态

图3。Graph4Mm框架概述。跳扩散注意力通过因果掩蔽和跳扩散应用邻接启发式，而MM - QFormer在向LLM传递输入之前捕获细粒度的文本-图像交互。

多模态上下文整合

文本上下文: 对于文本子图 ,构建文本输入序列:

其中 是指令提示, 将文本映射到token嵌入

视觉上下文: 使用冻结的视觉编码器 计算视觉嵌入:

Hop-Diffused Attention

自注意力计算: 对于节点嵌入 ,初始注意力矩阵为:

因果掩码: 定义基于边集 的因果掩码:

掩码后的注意力:

扩散机制: 通过迭代传播捕获多跳结构信息:

其中 是衰减系数,参数 控制高跳邻居的影响

节点更新: 使用扩散注意力矩阵更新节点嵌入(带残差连接):

理论分析: 扩散注意力矩阵保持有效注意力属性(每行和为1)；是个性化PageRank的泛化形式；相比GAT更不易过度平滑,保留更高的Dirichlet能量。

轻量化替代方案 - Hop-Aware Attention

为简化计算复杂度(),引入可学习的跳嵌入:

其中 是第 跳的可学习嵌入。这将复杂度降至 。

MM-QFormer多模态融合

共享自注意力: 初始化可学习查询tokens ,在每层 :

模态交叉注意力: 将更新的查询tokens与视觉嵌入对齐:

前馈模块:

经过 层后,最终查询tokens 投影到多模态语义空间:

任务执行

生成任务: 给定节点 、指令 和子图 ,生成响应:

判别任务: 零样本分类,生成响应并匹配最相关类别:

其中

四、实验结果分析

生成任务(WikiWeb2M)

在学术论文章节摘要生成任务上:

• 预训练VLM表现最差,因其预训练专注于图像标题和简单QA
• 包含子图上下文一致性地提升性能
• MMGL添加GCN嵌入反而降低性能,验证了语义鸿沟问题

判别任务(Ele-Fashion)

在零样本时尚分类任务上:

OPT-125M(5个未见类别):

• Hop-Diffused MM-QFormer达到完美分类:Accuracy、Recall、Precision均为100%
• 相比MMGL最佳基线(83.25% Recall),提升16.75%
• ROUGE-L从0.8144提升至0.8282

LLaMA-1B(9个未见类别):

• 在更困难的设置下,仍达到100%完美分类
• 相比MMGL最佳基线(84.55% Recall),提升15.45%

消融实验

损失函数组合:

• 移除任一模态的结构信息都导致性能下降
• 移除图像模态的结构信息影响更大(因文本可通过提示保留部分结构信息)

Hop-Diffused vs Hop-Aware:

• Hop-Aware以更低计算复杂度保持强劲性能
• 混合方法(一个模态用Hop-Diffused,另一个用Hop-Aware)有时表现更优
• 验证了轻量化方法的稳健性

图结构作为独立模态:

• 直接添加GCN学习的图嵌入几乎无改进甚至性能下降
• 尝试全局图tokens和节点级tokens均未带来显著增益
• 证明了将图作为引导而非独立模态的优越性

理论验证

命题4.1验证: 实验证明小规模图编码器 与大规模预训练模型 之间存在互信息鸿沟:

这解释了为何直接注入图嵌入效果不佳。

五、局限性与未来工作

当前局限:计算复杂度随节点数增加，需要预定义的图结构

未来方向: 探索动态图构建方法，研究更高效的结构信息编码，扩展到更多模态和任务类型

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