零样本指代分割再破纪录！REFAM的“注意力磁铁”到底有多神？看这篇就够了！

• 标题：RefAM: Attention Magnets for Zero-Shot Referral Segmentation
• 工程主页：https://refam-diffusion.github.io/
• 代码即将开源
• 论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2509.22650

在计算机视觉领域，零样本指代分割（Zero-Shot Referral Segmentation）一直是个棘手问题，它要求模型根据自然语言描述，在从未见过的类别图像或视频中精准定位目标区域。传统方法要么依赖复杂微调，要么需要组合多个预训练模型，不仅效率低，泛化性也受限。

而最近发表的REFAM（Attention Magnets for Zero-Shot Referral Segmentation）论文，给出了一种颠覆性思路：直接利用扩散Transformer（DiT）的交叉注意力特征，无需任何架构修改或额外训练，就在图像和视频指代分割任务上刷新了SOTA。

一、核心痛点：扩散模型的注意力“乱象”

在聊REFAM之前，我们得先明白一个关键现象：扩散模型（尤其是DiT）虽然蕴含丰富的语义信息，但它的注意力分布并不“听话”，存在两大问题：

1. 全局注意力 sink（Global Attention Sinks, GAS）

论文发现，DiT的深层网络中会出现一类特殊token，它们会均匀吸引几乎所有文本和图像token的注意力，但自身却不含任何有用语义。比如下图中，token #1（“a”）和token #16（结束符）就是典型的GAS，它们像“黑洞”一样吸收注意力，反而压制了有意义token的信号。

2. 停用词的局部干扰

除了GAS，普通停用词（如“with”“the”）也会成为“局部注意力磁铁”，将注意力导向背景区域。比如描述“a white cow with brown patches”时，“with”会吸引大量背景注意力，导致生成的热力图模糊，难以定位“brown patches”。

传统方法要么忽略这些问题，要么通过复杂后处理修正，而REFAM的核心创新在于：不消除这些“麻烦”，而是把它们变成助力，通过停用词增强和注意力重分配，让无用注意力“有处可去”，从而凸显目标区域。

二、REFAM的三大核心原理

REFAM的全称是“Attention Magnets for Zero-Shot Referral Segmentation”，顾名思义，“注意力磁铁”是其核心设计。整个方法基于三个关键发现和技术：

1. 从DiT中提取高质量交叉注意力特征

首先，REFAM选择从整流流扩散Transformer（Rectified-Flow DiT） 中提取特征，而非传统的U-Net。原因很简单：DiT的文本-图像交叉注意力图（Cross-Attention Maps）天然蕴含空间-语义对齐信息，非常适合指代分割。

扩散模型特征提取细节

整流流模型的前向过程会将干净 latent (X_0) 扰动为带噪声的 (X_t)，公式如下：

DiT的训练目标是预测噪声 (\epsilon)，但论文发现，其中间层的交叉注意力图能捕捉到文本描述与图像区域的对应关系。比如描述“brown patches”时，对应token的注意力图会逐渐聚焦到牛身上的棕色斑块（如下图）。

关键操作：双分支特征收集

REFAM采用两个并行分支：

• 去噪分支：用原始prompt或空prompt引导DiT去噪，不干预模型正常流程；
• 特征分支：单独用指代表达式（Referring Expression）编码文本token，从DiT的多层多头注意力中提取交叉注意力图，全程不影响去噪轨迹。

这种设计既保留了扩散模型的语义捕捉能力，又能精准对齐文本描述与图像区域。

2. 识别并过滤GAS：排除无意义干扰

既然GAS不含语义信息，且会压制有用信号，REFAM的第一步就是“清除”它们。具体做法分两步：

（1）GAS检测

论文定义了一个简单但有效的GAS判定标准：计算每个token在所有层、所有头的文本-文本注意力均值，如果该均值是所有token均值的10倍以上，就判定为GAS。实验发现，每个序列通常只会出现1-3个GAS，且多为停用词或特殊符号（如结束符</s>）。

（2）GAS过滤

直接将GAS对应的注意力图从聚合过程中移除。实验证明，过滤GAS不仅不会损失性能，反而能让注意力重分配到有意义token上，比如颜色token（“red”“brown”）原本被GAS压制，过滤后能重新聚焦到目标颜色区域。

3. 注意力重分配：用“磁铁”吸收背景噪声

这是REFAM最精妙的设计：主动添加停用词作为“注意力磁铁”，吸收背景注意力，让目标区域更清晰。

核心逻辑

停用词在预训练中频繁出现，模型已形成“将无关注意力导向停用词”的习惯。REFAM利用这一点，通过两个步骤实现注意力重分配：

1. 停用词增强（Stop-Word Augmentation）：在原始指代表达式后追加额外停用词，如“ ”（空格）、“with”“to”，以及一个辅助颜色词“pink”（用于吸收颜色相关GAS）。例如，“a white cow with brown patches”会被扩展为“a white cow with brown patches . with to pink”。
2. 注意力过滤与聚合：先过滤掉所有停用词（包括原始和追加的）对应的注意力图，再对剩余token的注意力图取平均，得到最终热力图 (H_e)，公式如下：

其中 是扩展后的表达式， 是预定义停用词集合（包括NLTK停用词和符号“.”“,”等）。

为什么这招有效？

• 背景分割：追加的停用词会将大面积背景注意力分割成多个小簇，每个簇被一个“磁铁”吸收，过滤后背景噪声大幅减少；
• 颜色GAS引导：辅助颜色词“pink”能将原本落在目标颜色token（如“brown”）上的GAS注意力吸引过来，恢复目标颜色的判别性；
• 无训练成本：完全依赖模型预训练学到的停用词注意力模式，无需任何微调。

下图清晰展示了效果：添加注意力磁铁后，热力图能精准聚焦到目标（如“horse jumping over obstacles”），而无磁铁时热力图模糊，甚至定位错误。

三、完整流程：从注意力图到分割掩码

REFAM的端到端流程非常简洁，无需复杂组件，核心分四步（见下图）：

步骤1：特征提取

• 图像/视频输入：对图像用FLUX模型，对视频用Mochi模型；
• 交叉注意力图收集：从DiT的多层多头注意力中，提取文本token与图像patch的交叉注意力图 ；
• 时间步选择：图像任务选择时间步750，视频任务选择时间步990（实验验证这两个时间步的语义信息最丰富）。

步骤2：注意力处理

• GAS过滤：移除判定为GAS的token对应的 ；
• 停用词过滤：移除原始和追加停用词对应的 ；
• 热力图聚合：对剩余 取平均，得到目标热力图 。

步骤3：目标定位

计算热力图的最大值点 ，这个点就是文本描述对应的目标中心。

步骤4：分割掩码生成

将 作为prompt输入SAM（图像）或SAM2（视频），生成最终的分割掩码。视频任务中，还会用SAM2的时序传播能力，将第一帧的分割结果扩展到整个视频序列。

四、实验

REFAM在图像和视频指代分割的多个权威数据集上进行了测试，结果全面超越现有无训练方法，部分指标甚至接近有监督方法。

1. 图像指代分割（RIOS）

在RefCOCO、RefCOCO+、RefCOCOg三个数据集上，REFAM以显著优势超越HybridGL、Ref-Diff等SOTA方法：

• RefCOCOg测试集：mIoU达到48.35，比HybridGL高2.5个点；
• RefCOCO+ testA：mIoU比Ref-Diff高9个点，比Global-Local高12个点；
• 即使不使用任何额外训练数据，REFAM的性能仍接近弱监督方法（如PPT）。

2. 视频指代分割（RVOS）

在Ref-DAVIS17、Ref-YouTube-VOS、MeViS三个数据集上，REFAM同样表现突出：

• Ref-DAVIS17：J&F达到57.6，比G-L + SAM2高11个点；
• Ref-YouTube-VOS：J&F达到42.7，比AL-Ref-SAM2高4.8个点；
• MeViS：J&F达到30.6，是目前无训练方法中的最高值。

3.可视化结果

五、总结

REFAM的成功，本质上是对扩散模型注意力机制的深刻理解和巧妙利用：它没有试图“修复”GAS和停用词的注意力乱象，而是将其转化为“注意力磁铁”，通过重分配让有用信号凸显。这种“顺势而为”的设计，不仅实现了无训练的零样本分割，还为扩散模型在下游任务中的应用提供了新思路，扩散模型的注意力图，或许是比U-Net特征更强大的语义对齐工具。

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