福利姬秘入口

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本文第一作者为四川大学博士研究生刘泓麟，邮箱为tristanliuhl@gmail.com，通讯作者为四川大学李云帆博士后与四川大学彭玺教授。

一张图片包含的信息是多维的。例如下面的图 1，我们至少可以得到三个层面的信息：主体是大象，数量有两头，环境是热带稀树草原（savanna）。然而，如果由传统的表征学习方法来处理这张图片，比方说就将其送入一个在 ImageNet 上训练好的 ResNet 或者 Vision Transformer，往往得到的表征只会体现其主体信息，也就是会简单地将该图片归为大象这一类别。这显然是不合理的。

图 1：传统表征学习（上）与条件表征学习（下）的比较。传统的表征学习方法只能学习到一种通用的表征，忽略了其他有意义的信息；文章提出的条件表征学习能够基于指定准则，得到该准则下表现力更强的条件表征，适应多种下游任务。

此外，在各大电商平台，用户通常根据不同的标准（例如颜色、材质或场合）搜索商品。例如，用户今天可能搜索 “红色连衣裙”，明天搜索 “正装”，后天搜索某个全新的关键词。这对于拥有庞大规模商品的平台来说，手动打标签是不现实的，而传统的表征学习也仅仅只能获取到 “连衣裙” 这个层面的信息。

要获取图片中除了 “大象”、“连衣裙” 之外的信息，一个很容易想到的方法就是进行针对性的有监督训练：基于不同的准则比如环境，进行额外的标注，再从头训练或者基于已有表征训练一个额外的线性层。但是基于这种方式，显然是 “治标不治本” 的。因为一旦有了新的需求，便又需要进行针对性的数据收集、标注和训练，需要付出大量的时间和人力成本。

很幸运的，我们处在多模态大模型的时代，这个在以前可能会很困难的问题在今天是有很多解法的。我们可以直接通过询问 LLaVA，它便会告诉我们图片在指定准则下的信息。但这种方式也还不够高效，至少在 2025 年的今天，多模态大模型的使用成本还是需要考虑的。如果需要处理 ImageNet 之类的大规模数据集或者电商平台繁杂的商品，得到其在指定准则下的信息，这个开销就比较大了。所以对大多数人来说，现如今要获取图片的多维信息，还是需要找到一个更加高效的方法。

论文标题：Conditional Representation Learning for Customized Tasks论文链接：https://arxiv.org/abs/2510.04564代码链接：https://github.com/XLearning-SCU/2025-NeurIPS-CRL

方法

我们知道，对于三维直角坐标系，一组基，比如 [(1, 0, 0), (0, 1, 0), (0, 0, 1)]，其线性组合即可构建出该坐标系中的任何向量。类似的，对于颜色体系，只需要 “红”、“绿”、“蓝” 三原色即可调出所有的颜色。

受此启发，我们想到，是否对于任意一个给定的准则，也存在着一个对应的 “概念空间” 及其基？如果能在这个空间中找到一组基，那么我们只需要将原始表征投影到该空间上，理论上就能获得在该准则下更具表现力和判别性的特征。

找到给定准则对应的基，这听起来有些困难。但没关系，我们不需要很准确地找到，只需要接近它就好。

基于这个想法，论文提出了一种即插即用的条件表征学习方法。如图 2 所示，给定准则（例如 “颜色”），CRL 首先让大语言模型 LLM 生成该准则相关的描述文本（例如 “红色”，“蓝色” 和 “绿色” 等）。随后，CRL 将由 VLM 得到的通用图片表征，投影到由描述文本张成的空间中，得到该准则下的条件表征。该表征在指定的准则下表达更充分，并且具有更优的可解释性，能有效适应下游定制化任务。

图 2：所提出的条件表征学习（CRL）的总体框架。图中以通用表征空间（准则为隐式的 “形状”）转换到 “颜色” 准则空间为例。

直白地说，只需要将对齐的图片和文本表征，做个矩阵乘法就好了，甚至不需要训练。复现难度约等于：

实验

分类和检索任务是衡量表征学习性能的两个经典下游任务。论文在两个分类任务（少样本分类、聚类）和两个检索任务（相似度检索、服装检索）上进行了充分的实验验证，部分实验结果如下：

图 3：分类任务

表 1：所提出的 CRL 在少样本分类任务上的性能。

表 2：所提出的 CRL 在聚类任务上的性能。

图 4：相似度检索任务。上为 “Focus on an object”（Focus），下为 “Change an Object”（Change）。

表 3：所提出的 CRL 在相似度检索任务上的性能。

图 5：服装检索任务。

表 4：所提出的 CRL 在服装检索任务上的性能。

从上述结果中可以看出， CRL 可以作为一个即插即用的模块，与现有多模态方法相结合，在不同准则下，其得到的条件表征在下游任务中都取得了比原表征更加优异的表现，性能甚至超过了对应领域的专用方法。新万博体育：实验可参见论文。