--- title: "文本语义代理 (Text Proxy for Semantics)" created: 2026-07-04 updated: 2026-07-04 type: concept tags: [vlm, text-prompt, semantics, proxy] sources: ["arXiv:2606.18839"] --- # 文本语义代理 (Text Proxy for Semantics) 利用 VLM 的开放词表能力,以文本 prompt 作为语义的代理(proxy),在 VLM 嵌入空间中直接指定和参数化语义变化方向。 ## 为什么用文本而不是图像? - VLM 的对比训练使文本嵌入成为嵌入空间中的**语义锚点** - 图像嵌入通常会**纠缠多个语义因子**(物体 + 背景 + 光照 + 视角) - 文本 prompt 可以精确指定**单一语义属性**(如 "a photo of a triangular gyoza" vs "a photo of a round gyoza") ## 工作方式 一对 source/target prompt $(t_a, t_{a'})$ 的文本嵌入 $u_a, u_{a'}$: 1. 张成二维 [[semantic-plane|语义平面]] $P_{a,a'} = \text{span}\{u_a, u_{a'}\}$ 2. 定义 [[semantic-extent|语义 extent]] $\varphi$ 的坐标系 3. 在语义平面中参数化 [[semantic-robustness-certification|语义变换]] ## 优势 - **开放词表**:任何可被文本描述的属性都可作为语义方向 - **无需额外数据**:不需要为每种语义变化训练生成模型或收集标注数据 - **可解释**:文本 prompt 本身就是语义变化的可读描述 ## 参考 - [[semantic-robustness-certification-vlm-2026|论文原文 (ICML 2026)]] - [[semantic-plane|语义平面]] - [[semantic-extent|语义 extent]] - [[vision-language-models|VLM]] - [[open-vocabulary-recognition|开放词表识别]]