LLAVIDAL: A Large LAnguage VIsion Model for Daily Activities of Living

📄 arXiv: 2406.09390v3 📥 PDF

作者: Dominick Reilly, Rajatsubhra Chakraborty, Arkaprava Sinha, Manish Kumar Govind, Pu Wang, Francois Bremond, Le Xue, Srijan Das

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-06-13 (更新: 2025-03-25)

备注: CVPR 2025 Camera Ready

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出LLAVIDAL，用于提升大语言视觉模型在日常生活活动理解中的性能

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 日常生活活动理解 大语言视觉模型 多模态融合 人-物交互 3D骨骼 指令调优 课程学习

📋 核心要点

  1. 现有LLVMs在理解日常生活活动(ADL)中的细粒度交互和视角不变性方面存在不足，主要原因是缺乏专门的ADL数据集。
  2. 论文提出LLAVIDAL，通过融合视频、3D骨骼和人-物交互信息，并采用多模态渐进训练策略，提升模型对ADL的理解能力。
  3. 实验结果表明，在ADL-X数据集上训练的LLAVIDAL在ADL基准测试中取得了state-of-the-art的性能。

📝 摘要（中文）

当前的大语言视觉模型(LLVMs)在通用视频理解方面表现良好，但在日常生活活动(ADL)所需的细粒度细节、复杂的人-物交互(HOI)和视角不变表示学习方面表现不佳。这种局限性源于缺乏专门的ADL视频指令调优数据集，以及不足以捕获判别性动作表示的模态融合。为了解决这个问题，我们提出了一个半自动框架来管理ADL数据集，创建了ADL-X，一个多视角、多模态的RGBS指令调优数据集。此外，我们引入了LLAVIDAL，一个集成了视频、3D骨骼和HOI的LLVM，用于建模ADL的复杂时空关系。对于LLAVIDAL的训练，所有模态的简单联合对齐会产生次优的结果；因此，我们提出了一种多模态渐进(MMPro)训练策略，按照课程顺序分阶段地整合模态。我们还建立了ADL MCQ和视频描述基准，以评估LLVM在ADL任务中的性能。在ADL-X上训练的LLAVIDAL在ADL基准测试中取得了最先进的性能。代码和数据将在https://adl-x.github.io/上公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言视觉模型在理解日常生活活动（ADL）时，难以捕捉细粒度的细节、复杂的人-物交互（HOI）以及学习视角不变的表示。这主要是因为缺乏专门针对ADL的视频指令调优数据集，并且现有的模态融合方法不足以提取具有区分性的动作表示。

核心思路：论文的核心思路是构建一个多模态的ADL数据集（ADL-X），并设计一个能够有效融合视频、3D骨骼和HOI信息的LLVM（LLAVIDAL）。此外，论文还提出了一种多模态渐进（MMPro）训练策略，通过课程学习的方式逐步整合不同模态的信息，从而优化模型的训练效果。

技术框架：LLAVIDAL的整体框架包括以下几个主要模块：1) 多模态数据输入模块，用于接收视频、3D骨骼和HOI信息；2) 特征提取模块，用于提取不同模态的特征表示；3) 模态融合模块，用于将不同模态的特征进行融合；4) 指令调优模块，利用ADL-X数据集对模型进行指令调优；5) 任务预测模块，用于执行ADL相关的任务，如多项选择题（MCQ）和视频描述。

关键创新：论文的关键创新点在于：1) 构建了ADL-X数据集，填补了ADL领域缺乏专用数据集的空白；2) 提出了LLAVIDAL模型，能够有效融合视频、3D骨骼和HOI信息；3) 提出了MMPro训练策略，通过课程学习的方式优化多模态模型的训练。与现有方法相比，LLAVIDAL能够更好地理解ADL中的复杂时空关系。

关键设计：MMPro训练策略是关键设计之一，它按照课程顺序分阶段地整合模态信息。具体来说，首先使用视频数据进行预训练，然后逐步引入3D骨骼和HOI信息。这种渐进式的训练方式有助于模型更好地学习不同模态之间的关系，避免了简单联合对齐导致的次优结果。损失函数方面，可能采用了交叉熵损失函数用于分类任务，以及其他适用于视频描述任务的损失函数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LLAVIDAL在ADL基准测试中取得了state-of-the-art的性能，证明了其在理解日常生活活动方面的优越性。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找，但摘要中明确指出其性能优于现有方法，表明了该研究的有效性和价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能家居、医疗健康、养老服务等领域。例如，可以利用该模型监测老年人的日常生活活动，及时发现异常情况并提供帮助；也可以用于康复训练，评估患者的康复进度并提供个性化的指导。未来，该技术有望在提升人们的生活质量和健康水平方面发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Current Large Language Vision Models (LLVMs) trained on web videos perform well in general video understanding but struggle with fine-grained details, complex human-object interactions (HOI), and view-invariant representation learning essential for Activities of Daily Living (ADL). This limitation stems from a lack of specialized ADL video instruction-tuning datasets and insufficient modality integration to capture discriminative action representations. To address this, we propose a semi-automated framework for curating ADL datasets, creating ADL-X, a multiview, multimodal RGBS instruction-tuning dataset. Additionally, we introduce LLAVIDAL, an LLVM integrating videos, 3D skeletons, and HOIs to model ADL's complex spatiotemporal relationships. For training LLAVIDAL a simple joint alignment of all modalities yields suboptimal results; thus, we propose a Multimodal Progressive (MMPro) training strategy, incorporating modalities in stages following a curriculum. We also establish ADL MCQ and video description benchmarks to assess LLVM performance in ADL tasks. Trained on ADL-X, LLAVIDAL achieves state-of-the-art performance across ADL benchmarks. Code and data will be made publicly available at: https://adl-x.github.io/.