UV-CoT：无监督视觉推理新突破，偏好优化重塑图像级思维链

本文第一作者是来自南洋理工大学的博士生赵克森，主要研究方向为 Reinforcement Learning in MLLMs. 该论文已被 ICCV 2025 录用。

随着文本领域中思维链（Chain-of-Thought，CoT）推理机制的成功应用，研究者开始将该方法引入视觉理解任务，以提升模型的推理能力和可解释性。

然而，现有模型局限于文本级别的思维链推理，且处理图像的粒度固定，难以根据语义线索动态关注图像中的关键区域。针对上述问题，本文提出UV-CoT（Unsupervised Visual Chain-of-Thought），一种无监督视觉思维链推理新框架

该方法以「关键区域→推理过程」的人类视觉理解方式为参考（如下图所示），设计了无监督的数据生成与偏好优化机制，动态聚焦关键区域，实现细粒度推理，显著提升了模型的空间感知与图文推理能力。

• 论文标题：Unsupervised Visual Chain-of-Thought Reasoning via Preference Optimization
• 论文链接：https://arxiv.org/abs/2504.18397
• 项目地址：https://kesenzhao.github.io/my_project/projects/UV-CoT.html
• 代码仓库：https://github.com/kesenzhao/UV-CoT
• 开源模型: https://huggingface.co/papers/2504.18397

背景：有监督训练

需要高昂的人工成本

现有方法采用有监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）策略训练模型，使用大量有标签的思维链推理数据，由人工标注关键区域及其推理过程。这类方法面临以下挑战：

人工标注成本高，扩展性差：标注关键图像区域和推理路径需要耗费大量人力和时间，尤其在复杂视觉语义理解任务中，难以适应多任务或大规模场景。

训练信号单一，泛化能力有限： SFT 仅利用人工标注的「正样本」（正确区域及回答），忽略其他潜在合理或不合理的区域与推理路径，导致模型在未知场景下的泛化能力不足。

UV-CoT设计了一套自动化的偏好数据生成与评估流程，结合改进的偏好优化算法 Score-DPO（sDPO），在不依赖人工标注的前提下，通过偏好评分排序引导模型实现无监督图像级思维链学习（如下图所示）。

贡献一：无监督偏好数据生成与评估

• 通过动态生成偏好数据，UV-CoT 减少了对高质量标注数据的依赖，能够在无监督数据条件下实现图像级思维链推理。

贡献二： sDPO 与迭代学习

UV-CoT 使用改进的直接偏好优化（DPO）算法 sDPO，通过引入偏好分数差异优化图像级思维链推理，并采用迭代学习策略动态适应模型输出分布。

sDPO 损失函数如下：

实验亮点

显著性能提升（表 1）：在六大基准上，优于有监督的思维链模型 Visual-CoT-7B，远超目标模型 LLaVA-1.5-7B 和其他无思维链模型。

泛化能力强，易于拓展（表 2）：在零样本设置下，UV-CoT 平均提升 2.5%，添加额外无标注数据后，平均提升达 5.1%。

胜任高分辨率场景（表 3）：在 V* Bench 上，UV-CoT 平均得分 0.402，平均提升 5.5%，尤其在 OCR 任务中提升 8.4%。

不依赖评估模型，边界框生成质量高（表 5）：UV-CoT 通过自评估（目标模型作为评估器）表现仍远超目标模型 LLaVA-1.5-7B（+4.8%），接近 12B 模型 OmniLMM-12B（-0.2%）。将 UV-CoT 生成的边界框应用于 OmniLMM-12B 和 LLaVA-1.5-7B 辅助推理，性能分别提升 7.3% 和 4.7%。

偏好数据与思维链推理可视化

结语

UV-CoT 提出了一种创新的无监督视觉思维链推理框架，通过自动化的数据生成与对比评估机制，成功摆脱了对人工标注的依赖，实现了关键图像区域的自动识别与推理优化。该方法为高效、可扩展的多模态推理提供了新思路，为未来无监督视觉理解研究奠定了坚实基础。