Beyond Single Frames: Can LMMs Comprehend Temporal and Contextual Narratives in Image Sequences?
作者: Xiaochen Wang, Heming Xia, Jialin Song, Longyu Guan, Yixin Yang, Qingxiu Dong, Weiyao Luo, Yifan Pu, Yiru Wang, Xiangdi Meng, Wenjie Li, Zhifang Sui
分类: cs.CL
发布日期: 2025-02-19 (更新: 2025-10-09)
💡 一句话要点
提出StripCipher基准，评估LMMs在图像序列中的时序和上下文理解能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 图像序列理解 视觉叙事 上下文推理 时间序列分析 大型多模态模型 基准测试
📋 核心要点
- 现有LMMs基准测试主要关注单张图像理解，缺乏对图像序列时序和上下文推理能力的评估。
- 提出StripCipher基准，包含视觉叙事理解、上下文帧预测和时间叙事重排序三个子任务，用于全面评估LMMs。
- 实验结果表明，现有LMMs在处理图像序列时，性能远低于人类水平，尤其是在重排序任务上差距显著。
📝 摘要（中文）
大型多模态模型(LMMs)在各种视觉-语言任务中取得了显著成功。然而，现有的基准测试主要集中在单图像理解上，对图像序列的分析在很大程度上未被探索。为了解决这个局限性，我们引入了StripCipher，这是一个综合性的基准，旨在评估LMMs理解和推理序列图像的能力。StripCipher包含一个人工标注的数据集和三个具有挑战性的子任务：视觉叙事理解、上下文帧预测和时间叙事重排序。我们对包括GPT-4o和Qwen2.5VL在内的16个最先进的LMMs的评估表明，与人类能力相比存在显著的性能差距，尤其是在需要重新排序打乱的序列图像的任务中。例如，GPT-4o在重排序子任务中仅达到23.93%的准确率，比人类表现低56.07%。进一步的定量分析讨论了几个影响LLMs在序列理解中的性能的因素，例如图像的输入格式，突出了LMMs开发中仍然存在的根本挑战。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型多模态模型（LMMs）在单张图像的视觉语言任务中表现出色，但缺乏对图像序列中时序关系和上下文信息的理解能力。现有的基准测试无法充分评估LMMs在处理连续视觉信息时的推理能力，限制了其在视频理解、故事叙述等领域的应用。
核心思路：StripCipher基准的核心思路是设计一系列需要理解图像序列中时间关系和上下文信息的任务，从而全面评估LMMs的序列理解能力。通过构建包含视觉叙事理解、上下文帧预测和时间叙事重排序三个子任务的数据集，迫使LMMs学习和推理图像之间的依赖关系。
技术框架：StripCipher基准主要包含一个人工标注的数据集和三个子任务。数据集由一系列相关的图像序列组成，每个序列都包含一个视觉叙事。三个子任务分别是：1) 视觉叙事理解：要求LMMs理解图像序列所表达的故事；2) 上下文帧预测：要求LMMs根据已知的图像序列预测缺失的帧；3) 时间叙事重排序：要求LMMs将打乱顺序的图像序列恢复到正确的顺序。评估过程通过比较LMMs在这些任务上的表现与人类水平来衡量其序列理解能力。
关键创新：StripCipher的关键创新在于其关注点从单张图像转移到图像序列，并设计了专门用于评估LMMs序列理解能力的子任务。与现有基准测试相比，StripCipher更全面地考察了LMMs在处理连续视觉信息时的推理能力，为LMMs的发展提供了新的方向。
关键设计：StripCipher数据集的构建采用了人工标注的方式，保证了数据的质量和多样性。在时间叙事重排序子任务中，采用了多种打乱策略，增加了任务的难度。评估指标包括准确率、F1值等，用于全面衡量LMMs在各个子任务上的表现。此外，论文还探讨了图像输入格式对LMMs性能的影响，为未来的研究提供了参考。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，现有LMMs在StripCipher基准上的表现与人类水平存在显著差距。例如，GPT-4o在时间叙事重排序子任务中仅达到23.93%的准确率，比人类低56.07%。这一结果突显了LMMs在序列理解方面的不足，并为未来的研究指明了方向。此外，研究还发现图像输入格式对LMMs性能有显著影响。
🎯 应用场景
StripCipher基准的提出，将推动LMMs在视频理解、故事生成、机器人导航等领域的应用。通过提升LMMs对图像序列的理解能力，可以实现更智能的视频分析、更自然的视觉叙事生成，以及更可靠的机器人自主导航。该研究为开发更强大的多模态智能系统奠定了基础。
📄 摘要（原文）
Large Multimodal Models (LMMs) have achieved remarkable success across various visual-language tasks. However, existing benchmarks predominantly focus on single-image understanding, leaving the analysis of image sequences largely unexplored. To address this limitation, we introduce StripCipher, a comprehensive benchmark designed to evaluate capabilities of LMMs to comprehend and reason over sequential images. StripCipher comprises a human-annotated dataset and three challenging subtasks: visual narrative comprehension, contextual frame prediction, and temporal narrative reordering. Our evaluation of 16 state-of-the-art LMMs, including GPT-4o and Qwen2.5VL, reveals a significant performance gap compared to human capabilities, particularly in tasks that require reordering shuffled sequential images. For instance, GPT-4o achieves only 23.93% accuracy in the reordering subtask, which is 56.07% lower than human performance. Further quantitative analysis discuss several factors, such as input format of images, affecting the performance of LLMs in sequential understanding, underscoring the fundamental challenges that remain in the development of LMMs.