目录
- VLM2Vec-V2: Advancing Multimodal Embedding for Videos, Images, and Visual Documents
- TL;DR
- Method
- Q：VLM2Vec-V2与原始VLM2Vec算法有什么区别？
- Benchmark
- Q&A
- Q：CLS, QA, RET, GD, Overall这些指标是什么含义？
- Q：训练使用了多少训练集？
- Experiment
- 参考链接
- 总结与思考
- 相关链接
VLM2Vec-V2: Advancing Multimodal Embedding for Videos, Images, and Visual Documents
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时间：2025.07
单位：Salesforce Research等
相关领域：多模态表征学习
作者相关工作：Rui Meng、Ziyan Jiang
被引次数：1705
项目主页：https://tiger-ai-lab.github.io/VLM2Vec/
TL;DR
之前的方法主要关注image与text，模态种类太少，未使用到视频与视觉文档模态信息，VLM2VecV2解决了该问题。同时，扩充了MMEB Benchmark，也设计了新的统一模型架构VLM2VecV2。
Method
Q：VLM2Vec-V2与原始VLM2Vec算法有什么区别？
- VLM2Vec仅支持文本与图像两种模态，而V2支持了更多，包括：视频、PDF、网页截图、语音(预留接口)；
- Data Sampling Strategies：
- on-the-fly batch mixing: 为每个数据集分配特定采样概率；
- Interleaved Sub-batching: 将大批次划分为更小的子批次，每个子批次独立从单一数据源采样；
- multi-modal data formatting
\(q_{inst}\)=inst+[VISUAL_TOKEN]+q
inst: 构造出来的指令，例如，"Find a video that contains this image
VISUAL_TOKEN：用来声明后续q的类型，具体值可以是 image_pad声明“图像”、video_pad声明“视频” 以及 无 声明“文本”
Benchmark
MMEB-V2 Benchmark与MMEB有什么区别？ => 蓝色为V1的，红色为V2相对于V1扩充的。
Q&A
Q：CLS, QA, RET, GD, Overall这些指标是什么含义？
- CLS指标指导特征学习优化
- RET指标指导嵌入空间对齐
- QA指标指导语义理解深化
- GD指标指导细粒度感知提升
Q：训练使用了多少训练集？
Experiment
Ablation Study: 增加更多视觉模态是能继续涨点的
sub-size超参数的Ablation，最佳值为64
参考链接
总结与思考
无
相关链接
https://zhuanlan.zhihu.com/p/1932043359238726091