检索增强生成（RAG）如何革新计算机视觉？这篇综述给出了答案！
检索增强生成（RAG）如何革新计算机视觉？这篇综述给出了答案！
检索增强生成（RAG）技术近年来在自然语言处理领域取得了显著进展，通过整合外部可靠和最新的知识源，增强模型输出。最近的研究开始将RAG策略整合到计算机视觉领域，旨在解决仅依赖内部模型知识的局限性。本文将全面回顾RAG技术在计算机视觉领域的应用现状，探讨其在视觉理解、视觉生成和具身视觉中的应用，并分析其面临的挑战和未来发展方向。
研究背景
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在计算机视觉（CV）领域中利用检索增强生成（RAG）技术来提升视觉理解和生成能力。具体来说，RAG技术通过整合外部可靠和最新的知识源，增强模型输出，从而提高视觉模型的理解和生成质量。
研究难点：该问题的研究难点包括：如何有效地从外部数据库中检索相关信息，如何将这些信息与模型输入结合以提供丰富的上下文，以及如何在计算效率和模型适应性之间取得平衡。
相关工作：该问题的研究相关工作有：在自然语言处理（NLP）领域，RAG技术已经取得了显著进展，用于提升大型语言模型（LLMs）的性能。最近的研究开始将RAG策略整合到计算机视觉领域，旨在解决仅依赖内部模型知识的局限性。
研究方法
这篇论文提出了检索增强生成（RAG）技术在计算机视觉中的应用，具体来说，
- 视觉理解：在视觉理解方面，RAG技术被应用于从基本图像识别到复杂应用如医学报告生成和多模态问答等任务。具体方法包括：
模式识别：使用检索模块增强标准的图像分类管道，以提高识别准确性。例如，RAC[28]通过检索相关外部信息来增强图像分类。
图像字幕生成：检索增强方法分为三类：检索相似风格图像、检索相关字幕、以及同时检索图像和字幕嵌入。例如，SACO[30]使用对象、RoI和三元组基于检索来捕捉风格相关的视觉特征。
- 视频理解：在视频理解方面，RAG技术被应用于视频分类、目标检测和问答等任务。具体方法包括：
视频分类：使用检索增强生成模型来提高视频分类的准确性。例如，VideoRAG[20]通过余弦相似度进行检索，并结合拼接方法进行视频理解。
长视频检索和理解：针对长视频处理的挑战，提出了实时上下文检索和增量处理技术。例如，StreamingRAG[27]首次提出了实时上下文检索。
- 图像生成：在图像生成方面，RAG技术被应用于从文本描述生成真实图像的任务。具体方法包括：
- 文本引导生成：使用检索模块来增强文本到图像的生成过程。例如，RA-Diffusion[98]通过最近邻查找来创建更小的生成模型，从而提高生成性能。
- 多模态框架：利用多模态数据库中的多样数据来源来改进视觉生成。例如，ReMoDiffuse[100]通过语义/运动相似性进行混合检索，从而提高生成模型的多样性和泛化能力。
- 视频生成：在视频生成方面，RAG技术被应用于生成高质量、连贯且上下文准确的视频。具体方法包括：
- 运动结构检索：利用预存的视频资产与生成模型结合，增强叙事和视频制作效率。例如，Animate-A-Story[46]展示了检索增强视频生成在产生连贯叙事方面的潜力。
- 3D生成：在3D生成方面，RAG技术被应用于从文本或单图像输入生成3D内容。具体方法包括：
- 3D参考模型：利用检索到的3D参考模型来渲染多视图图像，从而指导3D模型的重建。例如，Phidias[19]通过检索3D参考模型来生成更合理的3D内容。
结果与分析
视觉理解：通过整合外部知识，RAG技术在图像识别、目标检测和分割等任务中显著提高了模型性能。例如，RAC[28]在图像分类任务中通过检索相关外部信息，显著提高了识别准确性。
视频理解：RAG技术在视频分类、目标检测和问答等任务中也表现出色。例如，VideoRAG[20]通过余弦相似度进行检索，并结合拼接方法进行视频理解，显著提高了视频分类的准确性。
图像生成：RAG技术在文本引导图像生成和多模态框架中表现出色，能够生成高质量的图像。例如，RA-Diffusion[98]通过最近邻查找来创建更小的生成模型，从而提高生成性能，生成的图像更加真实和细节丰富。
视频生成：RAG技术在视频生成中表现出色，能够生成高质量、连贯且上下文准确的视频。例如，Animate-A-Story[46]展示了检索增强视频生成在产生连贯叙事方面的潜力，生成的视频更加生动和具有表现力。
3D生成：RAG技术在3D生成中表现出色，能够生成高质量的3D模型。例如，Phidias[19]通过检索3D参考模型来生成更合理的3D内容，生成的3D模型更加真实和细节丰富。
总体结论
这篇论文全面回顾了计算机视觉领域中检索增强生成（RAG）技术的现状，探讨了其在视觉理解、视觉生成和具身视觉中的应用。通过整合外部知识，RAG技术显著提高了模型在图像识别、视频分类、图像生成和3D生成等任务中的性能。尽管RAG技术在计算机视觉中仍面临检索效率、模态对齐和计算成本等挑战，但未来的研究方向包括实时检索优化、跨模态融合和RAG在具身AI、3D内容生成和机器人领域的应用，有望进一步推动这一领域的发展。
论文评价
优点与创新
全面性：论文对检索增强生成（RAG）在计算机视觉（CV）中的应用进行了全面而系统的综述，涵盖了视觉理解、视觉生成和具身视觉等多个方面。
系统性：论文提出了一个基于检索的RAG技术分类体系，并详细分析了其在不同视觉任务中的应用，展示了RAG在提高模型性能方面的潜力。
挑战识别：识别了当前RAG应用中的关键限制，如检索效率、模态对齐、计算成本和领域适应性问题，并讨论了阻碍广泛采用的挑战。
未来方向：提出了未来研究的方向，包括实时检索优化、跨模态检索融合、隐私保护的检索和基于检索的生成建模等，为RAG在CV中的进一步发展指明了方向。
多模态框架：扩展了RAG的应用范围，探索了多模态框架以增强视觉模型，并讨论了其在具身AI、3D内容生成和多模态学习中的潜力。
基准数据集：介绍了用于评估RAG模型性能的多模态理解基准数据集，提供了对这些数据集的详细比较和分析。
不足与反思
检索效率：当前的RAG方法在处理长视频时仍面临计算效率的挑战，需要进一步优化。
模态对齐：在多模态任务中，平衡模态之间的交互和避免过度依赖文本检索仍然是一个难题。
计算成本：尽管一些方法如RA-Diffusion减少了计算资源的需求，但在实时应用中仍需进一步降低计算开销。
领域适应性：RAG在特定领域的应用（如医疗和工业）中显示出巨大潜力，但仍需解决知识源的选择和集成问题，以提高生成的准确性和可靠性。
长距离依赖建模：在处理长视频时，保持序列的一致性和处理复杂的时间依赖关系仍然是一个挑战。
隐私保护：在未来的研究中，应探索去中心化的联邦检索模型，以在保护用户数据隐私的同时从多样化的数据集中获取信息。
关键问题及回答
问题1：在视觉理解方面，RAG技术具体是如何应用于图像识别、目标检测和分割任务的？
图像识别：RAG技术通过检索模块增强标准的图像分类管道，以提高识别准确性。例如，RAC[28]通过检索相关外部信息来增强图像分类，解决了传统方法在面对长尾分布数据时的局限性。
目标检测：在开放集场景中，RAG技术通过检索相关类别和概念来丰富视觉特征，从而提高目标检测的准确性。例如，RALF[29]使用检索到的相关类别和概念来增强视觉特征，显著提升了开放词汇检测的性能。
图像分割：RAG技术利用检索到的相似样本来增强分割模型的训练数据，从而提高分割的准确性。例如，SAML-CAP[33]通过动态检索来提高分割模型的鲁棒性，使其在面对复杂场景时表现更好。
问题2：在视频理解方面，RAG技术是如何应对长视频处理带来的挑战的？
实时上下文检索：RAG技术通过实时检索相关的外部知识来增强视频理解。例如，StreamingRAG[27]首次提出了实时上下文检索，能够在视频流中动态地检索和整合外部知识，提高视频理解的准确性和效率。
增量处理技术：RAG技术通过增量处理技术来提高长视频处理的效率。例如，Vinci[39]展示了RAG在实际应用中的实用性，通过增量处理技术来增强视频理解的准确性和效率。
多模态融合：RAG技术通过融合多模态数据来提高视频理解的准确性。例如，ViPCap[38]展示了视频和文本检索结合的优势，显著提高了视频理解的准确性和鲁棒性。
问题3：在图像生成方面，RAG技术是如何通过多模态框架来改进视觉生成的？
混合检索：RAG技术通过语义/运动相似性进行混合检索，从而提高生成模型的多样性和泛化能力。例如，ReMoDiffuse[100]通过混合检索来选择数据库参考，结合语义信息和运动信息来优化生成结果。
语义调制变换器：RAG技术通过语义调制变换器来对齐检索到的信息与目标运动，从而提高生成结果的一致性和准确性。例如，ReMoDiffuse[100]使用语义调制变换器来确保检索到的信息与目标运动一致，从而提高生成结果的质量。
条件混合：RAG技术通过条件混合来优化数据库的使用，从而提高生成过程的效率和准确性。例如，ReMoDiffuse[100]通过条件混合来减少分类器自由指导的敏感性，从而提高生成结果的多样性和泛化能力。