IF-Bench

IF-Bench是一个用于评估和增强多模态大语言模型（MLLMs）在红外图像上性能的基准数据集。它包含红外图像和通过生成视觉提示（GenViP）方法翻译的RGB图像，旨在通过生成视觉提示来提升模型在红外图像上的表现。IF-Bench is a benchmark dataset for evaluating and enhancing the performance of multimodal large language models (MLLMs) on infrared images. It contains infrared images and RGB images translated via the Generative Visual Prompt (GenViP) method, aiming to improve model performance on infrared images through generative visual prompts.

原始信息汇总

IF-Bench 数据集概述

基本信息

• 数据集名称: IF-Bench
• 托管地址: https://huggingface.co/datasets/casiatao/IF-Bench
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 视觉问答
• 语言: 英文、中文
• 标签: MLLM、红外图像
• 数据规模: n<1K

数据集内容

该数据集包含论文《IF-Bench: Benchmarking and Enhancing MLLMs for Infrared Images with Generative Visual Prompting》中使用的红外图像以及通过GenViP方法翻译的RGB图像。

相关资源

• 论文: https://arxiv.org/abs/2512.09663
• 代码仓库: https://github.com/casiatao/IF-Bench
• 微调模型: https://huggingface.co/casiatao/Qwen-Edit-2509-FT

数据集用途

用于评估和增强多模态大语言模型在红外图像上的性能，支持生成式视觉提示方法。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在红外视觉与多模态大语言模型交叉领域，IF-Bench的构建遵循了严谨的基准测试范式。该数据集的核心由一系列红外图像及其对应的视觉问答任务组成，旨在系统评估模型对红外场景的理解能力。构建过程中，研究者们精心采集了涵盖多样场景的红外图像，并为每幅图像设计了具有挑战性的问题，这些问题不仅涉及物体识别，更深入探究场景的语义与上下文关系。此外，数据集还创新性地引入了生成式视觉提示技术，为每幅红外图像生成了对应的RGB翻译图像，从而形成了独特的红外-可见光配对数据，为模型能力增强提供了新的途径。

特点

IF-Bench的突出特点在于其专注于红外图像这一特殊模态，填补了当前多模态大语言模型评估在该领域的空白。数据集规模虽未超过千例，但内容经过精心筛选，确保了任务的多样性与评估深度。其问题设计不仅测试基础的视觉识别，更强调复杂的推理与场景理解。尤为重要的是，数据集集成了创新的生成式视觉提示方法，提供了由红外图像转换而来的高质量RGB图像，这为研究跨模态表示学习与模型适应性提供了宝贵资源。数据集支持中英双语，并提供了完整的评估工具链，便于研究者进行标准化测试与对比分析。

使用方法

使用IF-Bench进行评估时，研究者需首先从指定仓库下载红外图像集与翻译后的RGB图像集。评估框架提供了灵活的脚本，支持对多种主流多模态大语言模型进行测试，用户可通过修改配置文件轻松集成自定义模型。评估过程支持单GPU与多节点多GPU的并行计算，以加速大规模模型的测试。核心评估脚本允许用户指定模型名称、基准文件路径、图像目录以及保存路径等参数。若需结合生成式视觉提示技术进行评估，可通过特定参数启用RGB翻译图像配对与先验知识使用。此外，仓库还提供了对编辑模型进行微调与推理的完整流程，便于研究者探索模型增强方案。

背景与挑战

背景概述

在红外视觉与多模态大语言模型融合的前沿领域，红外图像因其独特的物理特性，在夜间监控、医疗诊断和军事侦察等关键场景中具有不可替代的价值。然而，现有视觉语言模型主要基于可见光RGB图像进行训练，对红外图像的理解能力存在显著局限。为系统评估并提升多模态大语言模型在红外图像上的性能，研究团队于2025年提出了IF-Bench基准数据集。该数据集由Tao Zhang等人构建，并伴随题为《IF-Bench: Benchmarking and Enhancing MLLMs for Infrared Images with Generative Visual Prompting》的论文发布，其核心研究问题聚焦于如何通过创新的生成式视觉提示技术，弥合红外与可见光图像之间的模态鸿沟，从而推动模型在跨光谱视觉问答任务上的进步。

当前挑战

IF-Bench数据集旨在解决多模态大语言模型在红外图像视觉问答任务中面临的专项挑战。首要挑战源于红外图像与常规RGB图像在数据分布上的本质差异，模型难以直接迁移在可见光领域习得的语义知识，导致对热辐射特征的理解与描述精度不足。其次，在数据集构建过程中，研究人员需克服高质量、多样化红外图像数据稀缺的困难，并需设计能够精准评估模型红外感知能力的复杂问答对。此外，伴随数据集提出的生成式视觉提示方法，其本身也面临着如何高效、保真地将红外图像转换为模型更易理解的语义表示，而不引入误导性信息的挑战。

常用场景

经典使用场景

在红外视觉与多模态大模型交叉研究领域，IF-Bench数据集为评估模型在红外图像上的视觉问答能力提供了标准化基准。其经典使用场景集中于系统性地评测各类MLLM对红外场景的理解与推理性能，通过精心设计的问答对，考察模型在热成像特征下的物体识别、场景解析及逻辑推断能力。该数据集常被用于对比不同模型架构在红外模态上的表现差异，为模型优化提供明确的性能参照。

实际应用

在实际应用层面，IF-Bench支撑的技术能显著提升红外成像系统在安防监控、夜间巡检、医疗诊断及工业检测等领域的智能化水平。例如，在边防监控中，搭载先进MLLM的系统可自动分析红外热像图，识别异常热源并理解其行为意图；在电力设备维护中，模型能精准定位过热部件并描述其故障状态。这些应用依赖于模型对红外图像深层语义的准确解读，而IF-Bench正是训练与验证此类模型的关键数据基础。

衍生相关工作

围绕IF-Bench，学术界衍生出一系列重要的研究工作。其提出的生成式视觉提示技术（GenViP）开创了通过图像翻译增强红外理解的新范式，相关方法已被后续研究广泛借鉴。基于该基准的模型评测催生了针对红外适配的微调策略与跨模态对齐技术的创新，例如对Qwen-Edit等模型的专项优化。这些工作共同推动了红外多模态模型从基础评测走向性能增强的完整技术链条的发展。