一、创新点
- 针对传统多模态学习中无法有效整合多跳邻居信息以及将图结构作为独立模态处理导致理解碎片化的局限性，提出了Graph4MM框架，能够同时捕捉模态内多跳结构连接性和融合模态间表示。
- 通过因果掩码和跳跃扩散，将多跳结构信息整合到自注意力中。理论分析表明，该机制避免了过平滑问题，并且不需要通过堆叠多层图神经网络（GNN）来实现多跳聚合。
二、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，旨在通过整合多跳邻居的结构信息和融合不同模态的特征来提升多模态学习任务的性能。具体而言，该方法通过Hop-Diffused Attention机制将多跳结构信息融入自注意力中，利用因果掩码和跳跃扩散技术来避免过平滑问题，并且不依赖于堆叠多层图神经网络来实现多跳聚合。此外，设计了MM-QFormer（Multi-Mapping Querying Transformer），通过查询变换器来促进跨模态融合，捕捉文本和图像之间的细粒度交互信息，以便更好地为下游基础模型处理生成和判别任务提供支持。同时，本文还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，发现利用拓扑结构来引导模态内和模态间的交互比将图作为独立模态更为有效。最终，Graph4MM框架在多种生成和判别任务中均取得了优于现有预训练视觉-语言模型、大型语言模型以及多模态图学习基线的性能表现。
1.多模态文档中的结构化关系示例
本图展示了一个多模态文档中的复杂结构化关系，其中文档的不同部分（如章节、图像、标题和页面描述）被建模为一个图结构。图中的节点代表文档的不同组成部分，例如“Section I”、“Section II”、“Image”、“Caption”等，而边则表示这些组成部分之间的语义依赖和共引用关系。例如，图像与标题之间存在直接的配对关系，而图像与后续章节内容以及页面总结之间的关系则更为复杂。这种结构化图能够捕捉多模态数据之间的复杂交互，而不仅仅是简单的图像-文本配对。图1的核心目的是说明在多模态学习中，通过建模这种复杂的结构化关系，可以更有效地利用上下文信息来生成或理解文档内容。
2.多模态图建模示意图
本图展示了多模态图的建模方式，其中节点代表不同模态的数据元素，例如文本段落、图像及其标题等。每个节点通过唯一的索引标识，并且可以包含可选的文本属性和视觉属性。例如，一个节点可以代表文档中的一个章节，其文本属性是该章节的内容，而视觉属性可能是与该章节相关的图像。图中的边表示节点之间的关系，包括文本到文本的关系（如章节之间的层次关系）、图像到图像的关系（如图像之间的共引用关系）以及文本到图像的关系（如图像和其标题之间的配对关系）。通过这种建模方式，可以构建出一个包含多种模态数据及其相互关系的图结构，为后续的多模态学习任务提供了基础。这种图结构不仅能够捕捉单模态内的信息，还能有效表示不同模态之间的交互，为模型提供丰富的上下文信息，从而更好地理解和生成多模态内容。
3.Graph4MM框架结构图
本图展示了Graph4MM框架的整体结构，详细说明了该框架如何将多模态数据（文本、图像）与图结构信息相结合，以实现高效的多模态学习。框架的核心在于通过Hop-Diffused Attention机制和MM-QFormer模块，将多跳邻居的结构信息融入到多模态数据中，并传递给下游的基础模型（如大型语言模型）以完成生成或判别任务。
4.实验
本表展示了 Graph4MM 框架在不同基准模型和输入设置下的性能比较，涵盖了生成任务和判别任务。表中列出了多种方法在不同任务上的关键性能指标，包括 BLEU-4、ROUGE-L、CIDEr（用于生成任务）以及准确率（Acc）、召回率（Rec）和精确率（Pre）（用于判别任务）。从表中可以看出，Graph4MM 的不同变体（如 MM-QFormer、Hop-Aware MM-QFormer 和 Hop-Diffused MM-QFormer）在所有任务中均优于预训练的视觉-语言模型（VLMs）、大型语言模型（LLMs）和多模态图学习方法（MMGL）。具体来说，Graph4MM 在生成任务中平均提升了 1.77%，在判别任务中平均提升了 12.09%。这表明 Graph4MM 通过整合多跳结构信息和改进的多模态融合机制，能够更有效地处理复杂的多模态关系，从而在生成和判别任务中均取得了显著的性能提升。
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