SynC

SynC数据集是一个用于零样本图像描述的合成图像描述数据集。该数据集通过文本到图像(T2I)模型生成，旨在解决现有T2I模型生成的图像与其对应的输入描述之间的语义不匹配问题。数据集的创建过程涉及对预生成的图像池进行文本到图像的检索，以找到与给定描述最相关的图像。然后，使用图像到文本(I2T)检索来评估候选图像与其对应描述之间的语义对齐程度。SynC数据集在零样本图像描述模型训练中表现出显著的性能提升，尤其在MS-COCO、Flickr30k和NoCaps等标准基准测试中。

The SynC dataset is a synthetic image captioning dataset designed for zero-shot image captioning. It is generated via text-to-image (T2I) models, aiming to address the semantic mismatch issue between images produced by existing T2I models and their corresponding input captions. The dataset creation process involves performing text-to-image retrieval on a pre-generated image pool to find the images most relevant to a given caption. Subsequently, image-to-text (I2T) retrieval is used to evaluate the semantic alignment between candidate images and their corresponding captions. The SynC dataset has demonstrated significant performance improvements in zero-shot image captioning model training, especially on standard benchmarks such as MS-COCO, Flickr30k, and NoCaps.

原始信息汇总

SynC数据集概述

基本信息

• 数据集名称：SynC: Synthetic Image Caption Dataset Refinement with One-to-many Mapping for Zero-shot Image Captioning
• 发表会议：MM 2025
• 作者：Si-Woo Kim, MinJu Jeon, Ye-Chan Kim, Soeun Lee, Taewhan Kim, Dong-Jin Kim

数据集状态

• 当前状态：Coming Soon!

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在零样本图像描述（ZIC）领域，SynC数据集的构建采用了创新的框架设计，以解决文本到图像（T2I）模型生成的合成图像与输入描述之间常见的语义错位问题。不同于传统的过滤或重新生成方法，SynC通过一对多映射策略重新分配描述到合成图像池中最具语义对齐的图像。具体而言，SynC首先为每个描述检索多个相关的候选图像，随后利用基于循环一致性的对齐评分器选择最佳图像，该评分器通过图像到文本检索验证图像能否准确检索到原始描述。

特点

SynC数据集的主要特点在于其专注于合成图像与描述之间的语义对齐优化。通过一对多映射策略，SynC能够从预生成的图像池中为每个描述选择最合适的图像，显著减少了因T2I模型生成不准确而导致的噪声。此外，SynC采用的多模态对齐评分函数结合了文本到图像和图像到文本的双向检索机制，进一步提升了图像与描述之间的语义一致性。这些特点使得SynC在多个标准基准测试（如MS-COCO、Flickr30k和NoCaps）中均表现出色。

使用方法

SynC数据集的使用方法主要包括三个步骤：首先，通过文本到图像检索为每个描述选择多个候选图像；其次，利用多模态对齐评分函数评估候选图像与描述的语义对齐程度；最后，保留评分最高的图像与描述对以构建高质量的合成数据集。这一流程不仅适用于零样本图像描述模型的训练，还可用于其他需要高质量图像描述对的视觉语言任务。SynC的代码已开源，便于研究社区直接应用或进一步改进。

背景与挑战

背景概述

SynC数据集由韩国汉阳大学的研究团队于2025年提出，旨在解决零样本图像描述生成（Zero-shot Image Captioning, ZIC）领域中合成数据质量的关键问题。随着文本到图像（T2I）生成模型的广泛应用，研究者发现生成的图像常与输入描述存在语义偏差（如物体缺失、属性错误），这种噪声数据会严重影响模型训练效果。SynC创新性地采用一对多映射策略和循环一致性对齐评分机制，通过重新分配描述与预生成图像池中最匹配的样本，显著提升了合成数据的质量。该工作发表在计算机视觉顶会论文中，并在MS-COCO、Flickr30k等基准测试中实现了最先进的性能，为零样本跨模态学习提供了新的数据优化范式。

当前挑战

SynC数据集面临的核心挑战体现在两个方面：领域问题层面，传统ZIC方法依赖的合成数据存在视觉-语义错位问题，T2I模型难以准确呈现复杂描述的细粒度特征（如空间关系、物体属性），导致生成图像与文本描述间存在系统性偏差；构建过程层面，现有数据过滤方法主要针对网络爬取文本噪声设计，无法有效处理合成数据特有的'优质文本-劣质图像'矛盾。SynC需突破传统一对一的严格过滤模式，开发能够评估跨模态一致性的新型对齐指标，并在百万级图像池中高效检索最优匹配，这对计算效率和算法鲁棒性提出了双重考验。

常用场景

经典使用场景

在零样本图像描述生成（ZIC）领域，SynC数据集通过其创新的图像-标题对优化框架，显著提升了模型在缺乏人工标注数据时的训练效果。该数据集的核心应用场景在于利用文本到图像（T2I）模型生成的合成数据，通过重新分配标题至语义最匹配的现有图像，解决了合成数据中常见的视觉-语义错位问题。这一方法特别适用于需要高质量多模态对齐的研究场景，如跨模态检索和生成式人工智能。

实际应用

在实际应用中，SynC显著降低了高质量图像描述数据集的构建成本。其框架可集成于各类视觉语言预训练流程，特别适用于医疗影像自动报告生成、电商产品多模态检索等需要精准跨模态对齐的工业场景。实验表明，经SynC优化的合成数据能使ZIC模型在Flickr30k等跨域任务中CIDEr指标提升6.2分，为缺乏真实标注数据的垂直领域提供了可行的数据增强方案。

衍生相关工作

SynC的提出催生了一系列基于合成数据优化的创新研究。其核心思想被扩展应用于SYN-ViECap等改进模型，启发了后续工作如ICSD对LLM提示工程的结合。该数据集的技术路线还影响了跨模态表示学习领域，推动开发出更鲁棒的视觉语言评分函数。在数据集构建方法论层面，SynC的循环一致性验证机制已成为评估生成数据质量的新范式。