論文の概要: GraSP-VL: Length as a Semantic Granularity Interface for Vision-Language Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17727v1
• Date: Mon, 18 May 2026 01:10:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:48.501325
• Title: GraSP-VL: Length as a Semantic Granularity Interface for Vision-Language Representations
• Title（参考訳）: GraSP-VL:視覚言語表現のための意味的粒度インタフェースとしての長さ
• Authors: Zesheng Li, Chengchang Pan, Honggang Qi,
• Abstract要約: 埋め込み長を制御可能なセマンティックアクセスインタフェースに変換することができるかを検討する。 我々は,凍結VLM埋め込み上で共有直交の接頭辞変換を学習するtextbfGraSP-VLを提案する。 GraSP-VLは textbfSemantic Matryoshka インターフェースをインスタンス化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.512147941188453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Frozen vision-language embeddings contain signals at multiple semantic resolutions, from object identity to attributes, relations, and full-caption meaning, but they expose these signals through a fixed-length vector interface. We study whether embedding length can be turned into a controllable semantic access interface. We propose \textbf{GraSP-VL}, which learns a shared near-orthogonal prefix transform over frozen VLM embeddings. GraSP-VL instantiates a \textbf{Semantic Matryoshka} interface: short prefixes are assigned coarse semantic roles, while longer prefixes progressively expose finer language-grounded distinctions. Because the transform is shared across image and text embeddings and preserves full-dimensional geometry, prefix behavior changes without rewriting the original VLM space. On a 20,147-example COCO/Flickr30K annotation pool, GraSP-VL reaches a staircase score of 53.01 and hard-negative selectivity of 89.76, while keeping full-space drift below $10^{-6}$. It also transfers to SugarCrepe-clean with 86.03 object accuracy and 11.96 mean external emergence, and preserves full-dimensional zero-shot CIFAR-100 accuracy. These results show that frozen VLM embeddings can be reorganized into a truncatable semantic prefix interface rather than merely compressed.
• Abstract（参考訳）: 凍結視覚言語埋め込みは、オブジェクトのアイデンティティから属性、リレーション、フルキャプションの意味まで、複数のセマンティックな解像度の信号を含んでいるが、それらは固定長のベクトルインタフェースを通じてこれらの信号を公開している。 埋め込み長を制御可能なセマンティックアクセスインタフェースに変換することができるかを検討する。 本稿では,凍結VLM埋め込み上で共有直交の接頭辞変換を学習する「textbf{GraSP-VL}」を提案する。 GraSP-VL は \textbf{Semantic Matryoshka} インターフェースをインスタンス化する: 短いプレフィックスは粗いセマンティックロールに割り当てられ、長いプレフィックスはより細かな言語基底の区別を徐々に露出する。 変換は画像とテキストの埋め込み間で共有され、全次元の幾何学を保存するため、元のVLM空間を書き換えることなくプレフィックスの振る舞いが変化する。 20,147サンプルのCOCO/Flickr30Kアノテーションプールでは、GraSP-VLの階段スコアは53.01で89.76であり、フルスペースのドリフトは10^{-6}$以下である。 また、SugarCrepe-cleanに86.03のオブジェクト精度と11.96の外部出現率を持ち、フル次元のゼロショットCIFAR-100の精度を保っている。 これらの結果から, 凍結したVLM埋め込みは単に圧縮するのではなく, 切り換え可能なセマンティックプレフィックスインターフェースに再構成可能であることがわかった。

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