Vinoground: Scrutinizing LMMs over Dense Temporal Reasoning with Short Videos

📄 arXiv: 2410.02763v1 📥 PDF

作者: Jianrui Zhang, Mu Cai, Yong Jae Lee

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-10-03

备注: Project Page: https://vinoground.github.io

💡 一句话要点

Vinoground：针对短视频时序推理，评估LMM的基准数据集

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

关键词: 短视频理解 时序推理 大型多模态模型 基准数据集 反事实推理

📋 核心要点

  1. 现有大型多模态模型在短视频时序推理方面仍存在不足，无法准确区分细微的时间差异。
  2. Vinoground基准数据集通过构建反事实视频-文本对，考察模型对时序变化的敏感度。
  3. 实验结果表明，即使是GPT-4o等先进模型，在Vinoground上也远未达到人类水平，开源模型表现更差。

📝 摘要（中文）

近期观点认为，大型多模态模型（LMMs）已基本解决了短视频理解的关键挑战。因此，学术界和工业界逐渐将注意力转向更复杂的长视频理解。然而，事实并非如此。我们的研究表明，即使处理短视频，LMMs仍然缺乏许多基本的推理能力。我们提出了Vinoground，一个包含1000个短视频和对应描述的，用于评估LMM时序反事实推理能力的基准。实验表明，现有LMMs难以区分不同动作和物体变换之间的时间差异。例如，最佳模型GPT-4o在我们的文本和视频评分中仅获得约50%的分数，与约90%的人类基线相比存在巨大差距。所有开源多模态模型和基于CLIP的模型表现更差，几乎是随机水平。这项工作表明，短视频中的时序推理问题尚未完全解决。数据集和评估代码可在https://vinoground.github.io获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估大型多模态模型（LMMs）在短视频时序推理方面的能力。现有方法，包括现有的LMMs，在处理需要区分细微时间差异的任务时表现不佳，无法准确理解视频中动作和物体变换的时序关系。这表明现有模型在时序理解方面存在明显缺陷，阻碍了其在实际应用中的有效性。

核心思路：论文的核心思路是构建一个具有挑战性的基准数据集，该数据集包含反事实的视频-文本对，迫使模型关注视频中细微的时序变化。通过比较模型在原始视频和反事实视频上的表现，可以更准确地评估其时序推理能力。这种方法能够有效揭示现有模型在时序理解方面的不足。

技术框架：Vinoground基准数据集包含1000个短视频-文本对。每个视频都有一个对应的描述，并且针对每个视频生成一个反事实版本，该版本通过改变视频中动作或物体变换的时序来创建。评估过程包括将视频和文本输入到LMM中，并根据模型生成的文本或预测结果来评估其时序推理能力。论文使用文本和视频评分来衡量模型的性能。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了Vinoground基准数据集，该数据集专门设计用于评估LMMs在短视频时序推理方面的能力。与现有数据集相比，Vinoground更侧重于考察模型对细微时序变化的敏感度，通过反事实视频-文本对的设计，能够更有效地揭示现有模型在时序理解方面的不足。

关键设计：Vinoground数据集的关键设计在于反事实视频的生成。这些反事实视频通过改变原始视频中动作或物体变换的时序来创建，例如，将“打开盖子”改为“关闭盖子”。这种设计迫使模型关注视频中细微的时序变化，从而更准确地评估其时序推理能力。此外，论文使用文本和视频评分来衡量模型的性能，这些评分能够反映模型在理解视频内容和区分不同时序关系方面的能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，即使是目前最先进的LMM，如GPT-4o，在Vinoground数据集上的表现也远低于人类水平（50% vs 90%）。开源模型和基于CLIP的模型表现更差，接近随机水平。这表明现有LMM在短视频时序推理方面仍存在显著差距，Vinoground成功揭示了这一问题。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频内容理解、智能监控、人机交互等领域。通过提高模型对短视频时序推理的准确性，可以提升视频分析的智能化水平，例如，在智能监控中更准确地识别异常行为，在人机交互中更自然地理解用户意图。未来，该研究可以推动LMM在视频理解方面的发展，使其更好地服务于实际应用。

📄 摘要（原文）

There has been growing sentiment recently that modern large multimodal models (LMMs) have addressed most of the key challenges related to short video comprehension. As a result, both academia and industry are gradually shifting their attention towards the more complex challenges posed by understanding long-form videos. However, is this really the case? Our studies indicate that LMMs still lack many fundamental reasoning capabilities even when dealing with short videos. We introduce Vinoground, a temporal counterfactual LMM evaluation benchmark encompassing 1000 short and natural video-caption pairs. We demonstrate that existing LMMs severely struggle to distinguish temporal differences between different actions and object transformations. For example, the best model GPT-4o only obtains ~50% on our text and video scores, showing a large gap compared to the human baseline of ~90%. All open-source multimodal models and CLIP-based models perform much worse, producing mostly random chance performance. Through this work, we shed light onto the fact that temporal reasoning in short videos is a problem yet to be fully solved. The dataset and evaluation code are available at https://vinoground.github.io.