Зрительные лакуны: как нейросети «видят» пространство

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что способность моделей, объединяющих зрение и язык, к пространственному мышлению сильно зависит от используемых компонентов обработки изображений.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Влияние выбора кодировщика изображений и 2D-кодирования позиций на пространственное рассуждение в моделях, объединяющих зрение и язык.

Несмотря на значительные успехи в области мультимодальных моделей, способных понимать как текст, так и изображения, пространственное мышление остается узким местом для современных систем. В работе ‘The Spatial Blindspot of Vision-Language Models’ авторы исследуют, как архитектура энкодеров изображений и использование двумерных позиционных кодировок влияют на способность моделей к пространственному рассуждению. Полученные результаты демонстрируют, что выбор энкодера оказывает существенное влияние на производительность моделей в задачах, требующих понимания пространственных отношений. Возможно ли преодолеть это ограничение и создать действительно «зрячие» модели, способные к полноценному взаимодействию с окружающим миром?

Пространственное зрение: где теория встречается с суровой реальностью

Визуально-языковые модели (ВЯМ) играют ключевую роль в решении задач, требующих одновременного анализа изображений и текстовой информации, однако зачастую испытывают трудности при обработке сложных пространственных отношений. В то время как ВЯМ успешно справляются с распознаванием объектов на изображениях и пониманием простых текстовых инструкций, интерпретация взаимного расположения этих объектов, их ориентации в пространстве и изменений, происходящих с ними, представляет собой серьезную проблему. Данное ограничение существенно снижает эффективность ВЯМ в таких областях, как робототехника, навигация и ответы на вопросы по изображениям, где точное понимание пространственных взаимосвязей является критически важным для принятия правильных решений и выполнения поставленных задач.

Существующие методы, используемые в моделях, работающих с изображениями и текстом, зачастую демонстрируют ограниченные возможности в точном определении и логическом анализе пространственного расположения объектов, их ориентации и изменений, происходящих с ними на изображениях. Это проявляется в неспособности адекватно интерпретировать такие понятия, как «слева от», «над», «перед», или отслеживать перемещение объекта в динамичной сцене. В результате, модели испытывают затруднения при решении задач, требующих понимания контекста и взаимосвязи между элементами визуальной информации, что существенно ограничивает их применимость в сложных сценариях, таких как автономная навигация или детальное описание изображений.

Недостаточное понимание пространственных взаимосвязей существенно ограничивает возможности современных мультимодальных моделей в практических приложениях. В частности, это сказывается на эффективности робототехники, где точное определение положения объектов и навигация в пространстве критически важны для выполнения задач. Аналогичные трудности возникают в системах автономной навигации, где модели должны интерпретировать визуальную информацию для безопасного и эффективного перемещения. Кроме того, сложность с пространственным анализом снижает точность ответов на вопросы, требующие понимания визуальной сцены, что негативно влияет на производительность систем визуального вопросоответствия. Таким образом, улучшение способности моделей к пространственному рассуждению является ключевым фактором для расширения их функциональности и применения в различных областях.

Совершенствование способности к пространственному мышлению является ключевой задачей для дальнейшего развития возможностей моделей, объединяющих зрение и язык. Неспособность адекватно интерпретировать и рассуждать о положении объектов, их ориентации и изменениях в сцене существенно ограничивает производительность в критически важных приложениях, таких как робототехника и навигация. В частности, модели испытывают трудности в понимании сложных пространственных отношений, что препятствует их применению в задачах, требующих детального визуального анализа и логических выводов. Преодоление этих ограничений потребует разработки новых архитектур и методов обучения, способных эффективно кодировать и обрабатывать пространственную информацию, что откроет путь к созданию более интеллектуальных и надежных систем искусственного интеллекта.

Кодирование пространства: от CLIP к SigLIP и далее

Фреймворк LLaVA предоставляет надежную основу для экспериментов в области визуальных языковых моделей (VLM), обеспечивая возможность интеграции различных кодировщиков изображений, таких как CLIP, SigLIP и AIMv2. Эта гибкость позволяет исследователям оценивать и сравнивать производительность различных архитектур кодирования изображений в задачах, требующих понимания визуальной информации. Поддержка нескольких кодировщиков упрощает процесс экспериментирования и позволяет адаптировать систему к различным требованиям и ресурсам, что является важным фактором при разработке и оптимизации VLM.

Модель SigLIP демонстрирует улучшенные результаты по сравнению с CLIP благодаря использованию парной сигмоидальной функции потерь (pairwise sigmoid loss). В отличие от традиционных подходов, эта функция потерь позволяет более эффективно извлекать визуальные признаки, учитывая взаимосвязи между различными элементами изображения. В процессе обучения, SigLIP оценивает схожесть признаков для пар изображений, оптимизируя их представление таким образом, чтобы близкие изображения имели схожие признаки, а отдаленные — различные. Это способствует более точному и детализированному пониманию визуальной информации по сравнению с CLIP, который использует другие методы обучения признакам.

SigLIP2 представляет собой усовершенствованную версию SigLIP, направленную на повышение надежности понимания пространственных отношений на изображениях. Достигается это за счет внедрения двух ключевых методов обучения: самодистилляции (self-distillation) и предсказания замаскированных областей (masked prediction). Самодистилляция позволяет модели учиться на собственных, более качественных предсказаниях, а предсказание замаскированных областей заставляет модель восстанавливать недостающие части изображения, что способствует более глубокому пониманию визуальной информации и улучшает ее способность к обобщению.

Применение кодировщика LLaVA-AIMv2 позволило добиться значительного улучшения результатов на бенчмарке CountBenchQA — показатель вырос на 58%, с 0.468 до 0.739. Данный прирост производительности демонстрирует эффективность архитектуры AIMv2 в задачах, требующих точного определения количества объектов на изображении и их пространственного расположения, что подтверждает её преимущества по сравнению с другими используемыми кодировщиками, такими как CLIP.

Сохранение геометрии: 2D-RoPE и бенчмарки пространственного мышления

Двумерное вращающееся позиционное кодирование (2D-RoPE) является ключевой техникой для сохранения двумерной структуры изображений в процессе выравнивания, что способствует улучшению пространственного восприятия. 2D-RoPE кодирует позиционную информацию таким образом, чтобы относительные позиции элементов изображения сохранялись при преобразованиях, что особенно важно для задач, требующих понимания геометрических отношений между объектами. В основе метода лежит применение вращений к векторам, представляющим позицию каждого элемента, что позволяет модели эффективно учитывать пространственную ориентацию и взаимосвязи между ними. Этот подход обеспечивает более точное представление и обработку визуальной информации, что критически важно для широкого спектра приложений, включая компьютерное зрение и робототехнику.

Метод 2D-RoPE (Rotary Positional Encoding) позволяет улучшить интерпретацию взаимосвязей между объектами на изображении за счет точного кодирования информации о положении. В отличие от абсолютных позиционных кодировок, 2D-RoPE кодирует относительные позиции, что позволяет модели учитывать пространственные отношения между элементами изображения независимо от их абсолютного местоположения. Это достигается путем применения вращающих матриц, зависящих от координат пикселей, что позволяет эффективно моделировать геометрические преобразования и сохранять информацию о 2D-структуре изображения при обработке.

Для оценки эффективности методов сохранения двумерной структуры, таких как 2D-RoPE, при решении задач пространственного рассуждения используются специализированные бенчмарки. Ключевыми из них являются CV-Bench и MMVP Benchmark. CV-Bench предоставляет комплексную оценку производительности моделей на широком спектре 2D и 3D задач, включая визуальное понимание и манипуляции. MMVP Benchmark, в свою очередь, ориентирован на оценку способности моделей к многошаговым визуальным рассуждениям. Использование этих бенчмарков позволяет объективно сравнить различные подходы и определить их применимость к задачам, требующим точного понимания пространственных отношений.

Оценка на наборе данных RoboSpatial подтверждает преимущества использования методов сохранения двумерной структуры в реальных приложениях робототехники. Текущие передовые модели, такие как Qwen2.5-VL, демонстрируют лидирующие результаты на двумерном бенчмарке CV-Bench, что указывает на эффективность этих подходов в задачах, требующих точного пространственного рассуждения и понимания взаимосвязей между объектами на изображении. Результаты на CV-Bench и RoboSpatial Dataset позволяют оценить применимость и масштабируемость данных методов для задач, связанных с визуальным восприятием и навигацией в робототехнических системах.

Проверка и сравнение: где теория встречается с практикой

Для объективной оценки эффективности усовершенствованных визуально-языковых моделей (ВЯМ) в задачах, связанных с пространственным мышлением, применяются строгие сравнительные тесты с использованием передовых моделей, таких как Qwen2.5-VL и Gemma3. Эти модели служат надежным ориентиром, позволяющим точно измерить прогресс в улучшении способности ВЯМ к пониманию и анализу визуальной информации, требующей учета пространственных взаимосвязей. Использование этих моделей в качестве базовых значений позволяет исследователям не только количественно оценить улучшения, но и определить области, в которых требуются дальнейшие разработки для достижения более высокого уровня производительности в задачах, требующих сложного пространственного рассуждения.

Вариант NaFlex модели SigLIP демонстрирует значительное повышение устойчивости к изменениям в изображениях благодаря сохранению исходного соотношения сторон и поддержке последовательностей переменной длины. В отличие от традиционных подходов, которые часто искажают изображения для соответствия фиксированным размерам, NaFlex позволяет модели обрабатывать изображения в их естественном виде, что особенно важно для задач, требующих точного восприятия пространственных отношений и деталей. Эта гибкость позволяет модели более эффективно обобщать полученные знания и адаптироваться к разнообразным визуальным данным, минимизируя влияние артефактов, возникающих при изменении размеров изображений. Такой подход открывает возможности для создания более надежных и универсальных систем компьютерного зрения, способных справляться с реальными сценариями, где качество и формат входных данных могут существенно различаться.

Сравнительный анализ с передовыми визуально-языковыми моделями, такими как Qwen2.5-VL и Gemma3, выявил значительные преимущества внедрения инновационных подходов. В частности, применение 2D-RoPE — метода, кодирующего пространственные отношения в изображениях — в сочетании с усовершенствованными кодировщиками изображений, позволило добиться существенного улучшения в понимании визуальной информации. Данные методы способствуют более точному анализу сложных сцен и объектов, что, в свою очередь, положительно сказывается на решении задач, требующих пространственного мышления и детального восприятия визуальных данных. Полученные результаты подтверждают, что оптимизация архитектуры модели с акцентом на эффективное кодирование визуальной информации является ключевым фактором для повышения производительности в области визуально-языковых задач.

Несмотря на то, что передовые мультимодальные модели демонстрируют превосходство в общих бенчмарках, таких как GQA, анализ показал значительное улучшение возможностей подсчета объектов с использованием энкодера LLaVA-AIMv2 в тесте CountBenchQA. Данный энкодер достиг результата 0.739, что на 37% превышает базовый показатель в 0.468. Это указывает на то, что, хотя комплексные способности к визуальному рассуждению остаются сильной стороной лидирующих моделей, целенаправленная оптимизация архитектуры энкодера способна значительно повысить эффективность в конкретных задачах, требующих точного количественного анализа изображений.

Взгляд в будущее: к всеобъемлющему пространственному интеллекту

Для создания действительно всестороннего пространственного интеллекта в визуальных языковых моделях (ВЯМ) необходимо расширение исследований в области трехмерного пространственного мышления. Современные модели часто ограничены обработкой двумерной информации, что препятствует их способности понимать и взаимодействовать со сложными трехмерными сценами. Исследования, направленные на развитие способности ВЯМ к моделированию глубины, ориентации объектов в пространстве и пониманию их взаимосвязей в трехмерном формате, откроют новые возможности в таких областях, как робототехника, дополненная и виртуальная реальность, а также компьютерное зрение. Особенно важна разработка методов, позволяющих моделям не просто распознавать объекты, но и предсказывать их поведение в трехмерном пространстве, что является ключевым шагом к созданию действительно интеллектуальных систем.

Изучение методов динамического рассуждения об изменяющихся пространственных конфигурациях представляется ключевым направлением для развития возможностей в областях робототехники и автономной навигации. Существующие модели часто испытывают затруднения при отслеживании и прогнозировании изменений в окружающей среде, что ограничивает их способность эффективно взаимодействовать с динамическими сценариями. Углубленное исследование алгоритмов, способных моделировать временные зависимости и предсказывать будущие положения объектов, позволит создавать роботов и автономные системы, способные адаптироваться к непрерывно меняющимся условиям, избегать препятствий и планировать оптимальные траектории движения в реальном времени. Подобные разработки откроют новые горизонты в автоматизации логистических процессов, создании интеллектуальных систем наблюдения и повышении безопасности автономного транспорта.

Для максимального развития пространственного восприятия в визуальных языковых моделях (ВЯМ) необходимо усовершенствовать методы позиционного кодирования. Существующие подходы, такие как RoPE-1D, обладают определенными ограничениями, в частности, сложностями при обработке многомерных пространственных данных и сохранении информации о взаимном расположении объектов. Исследования направлены на разработку более эффективных методов, способных точно представлять пространственную информацию в различных масштабах и ориентациях. Новые подходы могут включать использование более сложных архитектур кодирования, адаптивные схемы кодирования, учитывающие контекст, и комбинирование различных методов для достижения оптимальной производительности. Успешное решение этой задачи позволит ВЯМ не только «видеть» пространственные отношения, но и эффективно их анализировать и использовать для выполнения сложных задач, требующих глубокого понимания геометрии окружающего мира.

Конечная цель исследований в области визуальных языковых моделей (ВЯМ) — создание систем, способных не просто воспринимать пространственные взаимосвязи, но и рассуждать о них с той же гибкостью и адаптивностью, что и человек. Это подразумевает выход за рамки простого определения местоположения объектов и переход к пониманию их относительного положения, предвидению изменений в пространственной конфигурации и применению этих знаний для решения сложных задач. Такие модели должны уметь экстраполировать знания о пространстве, аналогично тому, как человек понимает, что объект, скрытый за препятствием, продолжает существовать и сохраняет свои свойства. Разработка ВЯМ, обладающих подобными способностями, откроет новые горизонты в области робототехники, автономной навигации, а также позволит создавать более интуитивно понятные и эффективные системы взаимодействия человека с компьютером.

Исследование пространственного мышления в моделях, объединяющих зрение и язык, закономерно выявляет зависимость от выбора кодировщика изображений. Как ни крути, даже самая изящная архитектура оказывается заложницей входных данных. Впрочем, это и не ново. Как сказал Эндрю Ын: «Мы тратим много времени на то, чтобы сделать модели лучше на 1%, но мало времени на сбор данных». И это верно. Ведь если система стабильно падает на пространственных задачах, значит, кодировщик изображений выбран не совсем удачно. Или, что вероятнее, данных для обучения недостаточно. В конце концов, всё сводится к банальной статистике, а не к магии глубокого обучения. И да, «cloud-native» не решит проблему, только усложнит отладку.

Куда это всё ведёт?

Исследование пространственного восприятия у Vision-Language Models, представленное в данной работе, лишь подсвечивает старую истину: каждая «революция» в области машинного зрения — это лишь отсрочка неизбежного технического долга. Выбор кодировщика изображения, как оказалось, влияет на способность модели рассуждать о пространстве. Замечательно. Но давайте не будем обманываться иллюзией прогресса. Пока модель успешно распознаёт «слева», «справа» на тестовом наборе, она не имеет ни малейшего представления о реальном мире. И как только задача усложнится, все эти изящные 2D positional encoding покажут свою истинную бесполезность.

Очевидно, что необходимо сместить фокус с простого добавления «пространственной информации» на создание моделей, способных к настоящему причинно-следственному мышлению. Пока же, любая система, в которой баг воспроизводится — это, по сути, стабильная система. И не стоит надеяться на «self-healing» архитектуры — всё, что обещает самовосстановление, просто ещё не сломалось достаточно сильно.

Документация, конечно, будет описывать все эти улучшения с энтузиазмом, но, как известно, документация — это форма коллективного самообмана. Следующим шагом, вероятно, станет поиск ещё более сложных методов кодирования пространственных отношений. Но истинный прогресс требует выхода за рамки простого увеличения количества параметров и возвращения к фундаментальным вопросам о том, что вообще означает «понимание» для искусственного интеллекта.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.09954.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-16 15:01