論文の概要: Investigating the Invertibility of Multimodal Latent Spaces: Limitations of Optimization-Based Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23010v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 18:19:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.523335
• Title: Investigating the Invertibility of Multimodal Latent Spaces: Limitations of Optimization-Based Methods
• Title（参考訳）: 多モード潜在空間の可逆性の検討:最適化手法の限界
• Authors: Siwoo Park,
• Abstract要約: 本稿では,タスク固有AI(Artificial Intelligence)モデルにおけるマルチモーダル潜在空間の逆機能とより広範な有用性について検討する。 我々の中心的な仮説は、最適化はモデルを逆問題へと導くことができるが、それらの多モード潜在空間は意味論的かつ知覚的コヒーレントな逆写像を一貫してサポートしない。 我々の研究は、真に意味的にリッチで可逆なマルチモーダル潜在空間を開発するためのさらなる研究の必要性を浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper investigates the inverse capabilities and broader utility of multimodal latent spaces within task-specific AI (Artificial Intelligence) models. While these models excel at their designed forward tasks (e.g., text-to-image generation, audio-to-text transcription), their potential for inverse mappings remains largely unexplored. We propose an optimization-based framework to infer input characteristics from desired outputs, applying it bidirectionally across Text-Image (BLIP, Flux.1-dev) and Text-Audio (Whisper-Large-V3, Chatterbox-TTS) modalities. Our central hypothesis posits that while optimization can guide models towards inverse tasks, their multimodal latent spaces will not consistently support semantically meaningful and perceptually coherent inverse mappings. Experimental results consistently validate this hypothesis. We demonstrate that while optimization can force models to produce outputs that align textually with targets (e.g., a text-to-image model generating an image that an image captioning model describes correctly, or an ASR model transcribing optimized audio accurately), the perceptual quality of these inversions is chaotic and incoherent. Furthermore, when attempting to infer the original semantic input from generative models, the reconstructed latent space embeddings frequently lack semantic interpretability, aligning with nonsensical vocabulary tokens. These findings highlight a critical limitation. multimodal latent spaces, primarily optimized for specific forward tasks, do not inherently possess the structure required for robust and interpretable inverse mappings. Our work underscores the need for further research into developing truly semantically rich and invertible multimodal latent spaces.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,タスク固有AI(Artificial Intelligence)モデルにおけるマルチモーダル潜在空間の逆機能とより広範な有用性について検討する。 これらのモデルは、デザインされたフォワードタスク(例えば、テキストから画像への生成、音声からテキストへの書き起こし)に優れていますが、逆マッピングの可能性はほとんど解明されていません。 所望の出力から入力特性を推定し、テキストイメージ(BLIP, Flux.1-dev)とテキストオーディオ(Whisper-Large-V3, Chatterbox-TTS)を双方向に適用する最適化ベースのフレームワークを提案する。 我々の中心的な仮説は、最適化はモデルを逆問題へと導くことができるが、それらの多モード潜在空間は意味論的かつ知覚的コヒーレントな逆写像を一貫してサポートしない。 実験結果は一貫してこの仮説を検証している。 画像キャプションモデルが正しく記述した画像を生成するテキスト・ツー・イメージ・モデルや、最適化された音声を正確に翻訳するASRモデルなど)とテキストで一致した出力をモデルに強制的に生成できるが、これらのインバージョンの品質はカオスで不整合である。 さらに、生成モデルから元の意味入力を推論しようとすると、再構成された潜在空間の埋め込みはしばしば意味論的解釈性に欠け、非意味的な語彙トークンと整合する。 これらの発見は重大な限界を浮き彫りにした。 マルチモーダル潜在空間は、主に特定の前方タスクに最適化されているが、本質的には、頑健で解釈可能な逆写像に必要な構造を持っていない。 我々の研究は、真に意味的にリッチで可逆なマルチモーダル潜在空間を開発するためのさらなる研究の必要性を浮き彫りにしている。

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