CaRDiff: Video Salient Object Ranking Chain of Thought Reasoning for Saliency Prediction with Diffusion

📄 arXiv: 2408.12009v2 📥 PDF

作者: Yolo Yunlong Tang, Gen Zhan, Li Yang, Yiting Liao, Chenliang Xu

分类: cs.CV

发布日期: 2024-08-21 (更新: 2025-10-08)

备注: Accepted to AAAI 2025

💡 一句话要点

提出CaRDiff框架，利用视频显著性物体排序链式推理和扩散模型提升视频显著性预测。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频显著性预测 多模态大语言模型 链式推理 扩散模型 显著性物体排序

📋 核心要点

  1. 现有视频显著性预测方法忽略了语言推理过程，未能有效利用排序线索指导显著性预测。
  2. CaRDiff框架通过集成多模态大语言模型、接地模块和扩散模型，模拟人类的语言推理过程，提取显著性物体排序信息。
  3. 实验表明，CaRDiff在MVS数据集上超越了现有SOTA模型，并在DHF1k数据集上展示了良好的零样本泛化能力。

📝 摘要（中文）

视频显著性预测旨在识别视频中吸引人类注意力和视线的区域，这受到视频的自下而上特征以及记忆和认知等自上而下过程的驱动。在这些自上而下的影响中，语言通过塑造视觉信息的解释方式，在引导注意力方面起着至关重要的作用。现有方法主要侧重于建模感知信息，而忽略了语言促进的推理过程，其中排序线索是该过程的关键结果，也是显著性预测的实际指导。在本文中，我们提出了CaRDiff（Caption, Rank, and generate with Diffusion）框架，该框架通过集成多模态大型语言模型（MLLM）、接地模块和扩散模型来模拟该过程，以增强视频显著性预测。具体来说，我们引入了一种新颖的提示方法VSOR-CoT（Video Salient Object Ranking Chain of Thought），它利用带有接地模块的MLLM来描述视频内容，并推断显著物体及其排名和位置。此过程派生出排名图，扩散模型可以充分利用这些排名图来准确解码给定视频的显著性图。大量实验表明，VSOR-CoT在提高视频显著性预测性能方面的有效性。所提出的CaRDiff在MVS数据集上优于最先进的模型，并通过零样本评估展示了在DHF1k数据集上的跨数据集能力。

🔬 方法详解

问题定义：视频显著性预测旨在预测视频帧中哪些区域最能吸引人类的注意力。现有方法主要关注视觉特征，忽略了语言在引导注意力中的作用，尤其是语言推理过程产生的排序信息。这些方法无法有效利用语言信息来提升显著性预测的准确性。

核心思路：CaRDiff的核心思路是模仿人类通过语言进行推理，从而确定视频中显著性物体及其排序的过程。通过利用多模态大语言模型（MLLM）理解视频内容，并结合接地模块定位物体，最终利用扩散模型生成显著性图。这种方法将语言推理融入到显著性预测中，从而更准确地捕捉人类的注意力机制。

技术框架：CaRDiff框架包含三个主要模块：1) 多模态大语言模型（MLLM）与接地模块：用于理解视频内容，识别显著性物体并进行排序。具体来说，使用VSOR-CoT提示方法，引导MLLM生成视频描述，并推断显著性物体的排名和位置。2) 排名图生成模块：将MLLM的输出转换为排名图，该图包含了显著性物体的位置和排名信息。3) 扩散模型：利用排名图作为条件，生成最终的显著性图。

关键创新：CaRDiff的关键创新在于引入了VSOR-CoT（Video Salient Object Ranking Chain of Thought）提示方法，该方法能够有效地引导MLLM进行视频内容的理解和显著性物体排序。此外，将排名信息融入到扩散模型中，使得扩散模型能够更好地利用语言推理的结果来生成显著性图。

关键设计：VSOR-CoT提示方法的设计是关键。它通过精心设计的提示语，引导MLLM逐步进行视频描述、物体识别和排序。扩散模型使用排名图作为条件输入，通过调整损失函数，使得生成的显著性图更加符合人类的注意力分布。具体参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CaRDiff在MVS数据集上取得了state-of-the-art的性能，显著优于现有方法。此外，CaRDiff在DHF1k数据集上进行了零样本评估，也取得了良好的结果，表明其具有良好的跨数据集泛化能力。具体性能提升幅度在论文中进行了详细量化（未知）。

🎯 应用场景

CaRDiff在视频监控、广告推荐、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助系统更准确地理解视频内容，从而更好地进行目标检测、行为分析和决策制定。例如，在自动驾驶中，CaRDiff可以帮助车辆识别行人、车辆等关键目标，提高驾驶安全性。在广告推荐中，它可以帮助系统识别用户感兴趣的区域，从而更精准地推送广告。

📄 摘要（原文）

Video saliency prediction aims to identify the regions in a video that attract human attention and gaze, driven by bottom-up features from the video and top-down processes like memory and cognition. Among these top-down influences, language plays a crucial role in guiding attention by shaping how visual information is interpreted. Existing methods primarily focus on modeling perceptual information while neglecting the reasoning process facilitated by language, where ranking cues are crucial outcomes of this process and practical guidance for saliency prediction. In this paper, we propose CaRDiff (Caption, Rank, and generate with Diffusion), a framework that imitates the process by integrating a multimodal large language model (MLLM), a grounding module, and a diffusion model, to enhance video saliency prediction. Specifically, we introduce a novel prompting method VSOR-CoT (Video Salient Object Ranking Chain of Thought), which utilizes an MLLM with a grounding module to caption video content and infer salient objects along with their rankings and positions. This process derives ranking maps that can be sufficiently leveraged by the diffusion model to decode the saliency maps for the given video accurately. Extensive experiments show the effectiveness of VSOR-CoT in improving the performance of video saliency prediction. The proposed CaRDiff performs better than state-of-the-art models on the MVS dataset and demonstrates cross-dataset capabilities on the DHF1k dataset through zero-shot evaluation.