ABC-VG-Instruct

一个用于多模态微调的自定义数据集，包含每张图像的多个指令，每个指令对应图像的不同方面。

A custom dataset for multimodal fine-tuning that contains multiple instructions for each image, with each instruction corresponding to a distinct aspect of the image.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

ABC: Achieving Better Control of Multimodal Embeddings using VLMs

数据集描述

ABC是一个开源的多模态嵌入模型，使用视觉语言模型主干网络深度整合图像特征与自然语言指令。

数据集特点

• 提供对图像在嵌入中表示的最大控制。
• 经过预训练，能够生成捕获微妙差异的嵌入。
• 在MSCOCO图像到文本检索上实现最佳尺寸性能，并在大规模多模态嵌入基准的零样本分类和VQA任务上表现最佳。

模型

• ABC-Qwen2VL-Instruct: 支持指令，基于ABC-Qwen2VL-Pretrain，训练数据集为TIGER-Lab/ABC-VG-Instruct。
• ABC-Qwen2VL-Pretrain: 不支持指令，基于Qwen2VL-Instruct，训练数据集为TIGER-Lab/ABC-Pretraining-Data。

数据集

• ABC-VG-Instruct: 用于多模态微调的自定义数据集，包含每个图像的多个指令，对应图像的不同方面。
• ABC-Pretrain: 包含挖掘负样本的多模态预训练数据集。

快速开始

• 安装依赖：git clone $，pip install -r requirements.txt
• 开始生成多模态嵌入：python -i ./quick_start.py

性能表现

• 零样本性能图表

训练

• 数据量较大，正在探索最佳分发方式。

控制基准（CtrlBench）

• 用于测量模型如何融合视觉和自然语言特征的基准。

引用

bibtex @misc{schneider2025abcachievingbettercontrol, title={ABC: Achieving Better Control of Multimodal Embeddings using VLMs}, author={Benjamin Schneider and Florian Kerschbaum and Wenhu Chen}, year={2025}, eprint={2503.00329}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV}, url={https://arxiv.org/abs/2503.00329}, }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ABC-VG-Instruct数据集的构建采取自定义数据集的方式，旨在为多模态微调提供专门的数据集。该数据集包含每张图像的多个指令，每个指令对应图像的不同方面。通过这种方式，数据集能够覆盖图像的多样性和复杂性，从而为模型提供丰富的学习样本。

使用方法

使用ABC-VG-Instruct数据集首先需要安装相关依赖，通过克隆GitHub仓库并安装所需的Python包即可开始。数据集可通过Hugging Face的接口进行加载，用户可以轻松地进行多模态嵌入的制作。此外，数据集包含了预训练和微调所需的所有信息，便于研究者快速开展相关实验。

背景与挑战

背景概述

ABC-VG-Instruct数据集，由TIGER-Lab团队于2025年开发，旨在通过使用视觉语言模型主干网络，深入整合图像特征与自然语言指令，实现对图像在嵌入中表示的最大化控制。该数据集由Benjamin Schneider、Florian Kerschbaum和Wenhu Chen等研究人员构建，其核心研究问题是提升多模态嵌入模型对图像表示的控制能力，对相关领域如视觉问答、图像检索等产生了显著影响。

当前挑战

数据集构建过程中的挑战主要在于如何有效处理大规模图像数据，以及如何设计能够真正融合视觉与自然语言特征的基准测试。ABC-VG-Instruct数据集包含了针对每张图像的多个指令，每个指令对应图像的不同方面，这对于模型训练提出了更高的要求。同时，构建的`CtrlBench`基准测试旨在衡量模型在输出真正多模态嵌入方面的能力，这对于现有任务来说是一个新的挑战。

常用场景

经典使用场景

在多模态嵌入模型的研发与应用领域，ABC-VG-Instruct数据集提供了一个独特的视角。该数据集支持用户利用自然语言指令，细致地控制图像在嵌入空间中的表示方式。其经典使用场景主要集中于图像问答（VQA）任务，模型通过学习图像与自然语言指令之间的复杂交互，以准确响应用户的具体查询需求。

解决学术问题

ABC-VG-Instruct数据集的引入，有效解决了多模态任务中，如何精确捕捉图像与文本之间细微差异的学术难题。它通过大量的困难样本预训练，使得模型能够生成高质量且符合用户指令的嵌入向量，进而在零样本分类和VQA任务中取得领先性能，对于提升多模态模型的智能水平具有重要意义。

实际应用

在实际应用中，ABC-VG-Instruct数据集的应用场景广泛，涵盖了图像搜索、智能推荐系统、内容审核等多个领域。通过深度整合图像特征与自然语言指令，该数据集使得模型能够更好地理解用户的意图，从而提供更为精准和个性化的服务。

数据集最近研究

最新研究方向

ABC-VG-Instruct数据集近期研究聚焦于实现更佳的多模态嵌入控制，采用视觉语言模型（VLMs）作为主干网络以深度整合图像特征与自然语言指令。该研究旨在赋予用户对图像在嵌入中表示形式的最大控制权，使得用户能够通过自然语言指定图像的哪些方面需要被强调和表示。ABC模型通过预训练于大量具有挑战性的嵌入样本数据集，捕获细微差异，并在短暂的微调阶段后，适用于VQA等任务，其中用户指令的差异导致不同的正确答案。ABC在MSCOCO图像到文本检索上实现了最佳尺寸性能，并在Massive Multimodal Embedding Benchmark的零样本分类和VQA任务中表现最佳。