RealSyn

RealSyn是一个结合了现实和合成文本的数据集，包含三个规模：15M，30M和100M。该数据集通过创新的方法有效提升了视觉语言表示学习，并展现了强大的扩展性。

RealSyn is a dataset that combines real-world and synthetic text, offering three scales: 15M, 30M, and 100M. It effectively enhances vision-language representation learning through innovative methodologies and exhibits strong scalability.

原始信息汇总

RealSyn 数据集

数据集简介

• 数据集名称：RealSyn
• 创建者：Tiancheng Gu, Kaicheng Yang, Chaoyi Zhang, Yin Xie, Xiang An, Ziyong Feng, Dongnan Liu, Weidong Cai, Jiankang Deng
• 发布时间：2025/02/18
• 数据集大小：15M, 30M, 100M
• 数据集类型：图像-文本对

数据集特点

• 利用对比语言-图像预训练（CLIP）模型，针对非配对的多模态交错的文档数据进行视觉语言表征学习。
• 包含现实世界数据提取管道，以提取高质量的图像和文本。
• 设计了分层检索方法，将每个图像与多个语义相关的现实文本有效关联。
• 提出了图像语义增强生成模块，用于合成文本生成。
• 采用语义平衡采样策略，提高数据集多样性，以更好地学习长尾概念。

数据集评估

• 主题评估：使用LDA对随机采样的1M图像-现实文本对进行30个主题的分析。
• 丰富性评估：展示YFCC15、LAION、RealSyn-R1和RealSyn-S1的图像-文本相似度和文本标记分布。
• 多样性评估：随机选择0.2M样本，计算标题中唯一实体的数量，以评估不同数据集的数据多样性。

性能比较

• 线性探测、零样本迁移、零样本检索的性能对比图表。

数据贡献者

• Bin Qin：[e-mail]
• Lan Wu：[e-mail]

引用

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星标历史

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搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本研究团队针对现有对比语言图像预训练方法中未充分利用的非成对数据问题，开发了一套高效的多模态交错的文档转换范例。首先通过现实世界数据提取管道获取高质量图像和文本，然后采用分层检索方法将每张图像与多个语义相关的现实文本有效关联。此外，为增强细粒度视觉信息，团队提出了图像语义增强生成模块以产生合成文本，并采用语义平衡采样策略提高数据集多样性，从而构建了包含现实与合成文本的RealSyn数据集，分别提供15M、30M和100M三种规模。

特点

RealSyn数据集在构建上注重图像与文本的语义相关性，通过创新的图像语义增强生成模块和语义平衡采样策略，确保了数据集的丰富性和多样性。该数据集不仅包含了大量的现实世界图像-文本对，还通过合成文本的生成，进一步扩展了视觉语言表示学习的数据覆盖范围，为长尾概念的学习提供了有效支持。

使用方法

用户可以通过Hugging Face平台获取RealSyn数据集，并根据需要选择不同规模的数据子集。数据集的使用不限制于特定的视觉语言任务，适用于广泛的基准测试和实验。用户在使用数据集时，应遵循相应的数据处理和模型训练规范，以确保研究结果的准确性和可靠性。

背景与挑战

背景概述

RealSyn数据集，由GaryGuTC、Kaicheng Yang等研究人员于2025年构建，旨在解决对比性语言图像预训练（CLIP）模型在未配对的多模态交错的文档数据利用上的不足。该数据集通过现实世界数据提取管道提取高质量的图像和文本，采用层次检索方法将图像与多个语义相关的现实文本有效关联，并提出了图像语义增强生成模块以促进合成文本的产生。RealSyn数据集在视觉语言表示学习方面取得了显著进展，并展现出了强大的可扩展性，对相关领域产生了重要影响。

当前挑战

数据集构建过程中面临的挑战主要包括：如何有效提取和利用非配对的多模态交错的文档数据，以及如何通过图像和文本的语义关联来增强视觉信息的细粒度表示。此外，为了提高数据集的多样性并促进对长尾概念的学习，研究人员还需解决如何平衡不同主题的样本分布问题。在应用层面，该数据集在提高视觉语言模型的泛化能力和零样本迁移性能方面也面临一定的挑战。

常用场景

经典使用场景

RealSyn数据集的构建旨在解决视觉语言表示学习中未充分利用的非成对数据问题，特别是在对比语言图像预训练（CLIP）领域。该数据集的经典使用场景在于，为视觉语言模型提供高质量的图像与文本配对，通过其独特的设计，如层次化检索方法、图像语义增强生成模块和语义平衡采样策略，促进模型对细粒度视觉信息的理解和生成，进而提升模型在多种视觉语言任务上的表现。

解决学术问题

RealSyn数据集解决了视觉语言学习中的非配对数据利用问题，为学术研究提供了新的视角和方法。它通过有效的数据提取和增强技术，丰富了数据集的多样性，提高了长尾概念的学习效果，对于提升视觉语言模型的泛化能力和理解复杂语义关联的能力具有重要意义。

衍生相关工作

基于RealSyn数据集的研究已经衍生出多种相关的工作，如改进的视觉语言预训练模型、针对特定领域的数据增强技术，以及结合该数据集的端到端应用系统。这些工作不仅推动了视觉语言表示学习领域的发展，也为相关任务的性能提升提供了新的思路和解决方案。