Bridging Vision and Language: Modeling Causality and Temporality in Video Narratives

📄 arXiv: 2412.10720v1 📥 PDF

作者: Ji-jun Park, Soo-joon Choi

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-14

💡 一句话要点

提出CTRM模块增强LVLM，建模视频叙事中的因果和时序关系，提升视频描述质量。

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

关键词: 视频描述 因果推理 时序建模 视觉-语言模型 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有LVLM在视频描述任务中难以捕捉视频序列中固有的因果和时间动态。
  2. 提出CTRM模块，包含CDE和TRL，分别编码因果依赖关系和时间一致性。
  3. 多阶段学习策略，包括预训练、因果数据微调和对比对齐，提升模型性能。

📝 摘要（中文）

视频描述是多模态机器学习中的关键任务，旨在为视频内容生成描述性和连贯的文本叙述。虽然大型视觉-语言模型（LVLM）已经取得了显著进展，但它们通常难以捕捉复杂视频序列中固有的因果和时间动态。为了解决这个局限性，我们提出了一个增强的框架，将因果-时间推理模块（CTRM）集成到最先进的LVLM中。CTRM包括两个关键组件：因果动态编码器（CDE）和时间关系学习器（TRL），它们共同编码来自视频帧的因果依赖关系和时间一致性。我们进一步设计了一个多阶段学习策略来优化模型，结合大规模视频-文本数据集上的预训练、因果标注数据上的微调以及对比对齐以获得更好的嵌入一致性。在MSVD和MSR-VTT等标准基准上的实验结果表明，我们的方法在自动指标（CIDEr、BLEU-4、ROUGE-L）和人工评估方面均优于现有方法，实现了更流畅、连贯和相关的描述。这些结果验证了我们的方法在生成具有丰富因果-时间叙述的描述方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：视频描述任务旨在生成描述视频内容的文本叙述。现有的大型视觉-语言模型（LVLM）在处理复杂视频时，难以准确捕捉视频帧之间的因果关系和时间顺序，导致生成的描述缺乏连贯性和逻辑性。模型无法有效推理事件发生的原因和结果，以及事件随时间变化的趋势。

核心思路：论文的核心思路是通过引入一个专门的因果-时间推理模块（CTRM），显式地建模视频帧之间的因果依赖关系和时间一致性。CTRM能够提取视频中的关键事件和它们之间的关系，从而帮助LVLM生成更准确、更连贯的视频描述。这种设计旨在弥补现有LVLM在理解视频动态方面的不足。

技术框架：整体框架是将CTRM模块集成到现有的LVLM中。CTRM包含两个主要组件：因果动态编码器（CDE）和时间关系学习器（TRL）。CDE负责编码视频帧之间的因果依赖关系，而TRL负责学习视频帧之间的时间关系。整个模型采用多阶段学习策略进行训练，包括在大规模视频-文本数据集上进行预训练，在因果标注数据上进行微调，以及使用对比学习进行嵌入对齐。

关键创新：该论文的关键创新在于CTRM模块的设计，它能够显式地建模视频中的因果和时间关系。与以往主要依赖于自注意力机制隐式学习这些关系的LVLM相比，CTRM通过专门的模块来提取和编码这些信息，从而提高了模型对视频动态的理解能力。此外，多阶段训练策略也保证了模型能够充分利用不同类型的数据，从而获得更好的性能。

关键设计：CDE的具体实现未知，但其目标是捕捉视频帧之间的因果关系。TRL的具体实现也未知，但其目标是学习视频帧之间的时间关系。多阶段学习策略包括：1) 在大规模视频-文本数据集上进行预训练，以学习通用的视觉和语言表示；2) 在因果标注数据上进行微调，以提高模型对因果关系的理解能力；3) 使用对比学习进行嵌入对齐，以确保视觉和语言嵌入空间的一致性。损失函数未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在MSVD和MSR-VTT等标准基准上取得了显著的性能提升。在自动评价指标方面，CIDEr、BLEU-4和ROUGE-L均优于现有方法。人工评估也表明，该方法生成的视频描述更流畅、连贯和相关。具体提升幅度未知，但整体效果优于现有技术。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频监控、智能安防、自动驾驶等领域，提升机器对视频内容的理解和推理能力。例如，在视频监控中，可以自动生成事件报告，分析事件发生的原因和结果。在自动驾驶中，可以帮助车辆理解周围环境的变化，做出更安全的决策。此外，该技术还可用于视频编辑、内容推荐等领域。

📄 摘要（原文）

Video captioning is a critical task in the field of multimodal machine learning, aiming to generate descriptive and coherent textual narratives for video content. While large vision-language models (LVLMs) have shown significant progress, they often struggle to capture the causal and temporal dynamics inherent in complex video sequences. To address this limitation, we propose an enhanced framework that integrates a Causal-Temporal Reasoning Module (CTRM) into state-of-the-art LVLMs. CTRM comprises two key components: the Causal Dynamics Encoder (CDE) and the Temporal Relational Learner (TRL), which collectively encode causal dependencies and temporal consistency from video frames. We further design a multi-stage learning strategy to optimize the model, combining pre-training on large-scale video-text datasets, fine-tuning on causally annotated data, and contrastive alignment for better embedding coherence. Experimental results on standard benchmarks such as MSVD and MSR-VTT demonstrate that our method outperforms existing approaches in both automatic metrics (CIDEr, BLEU-4, ROUGE-L) and human evaluations, achieving more fluent, coherent, and relevant captions. These results validate the effectiveness of our approach in generating captions with enriched causal-temporal narratives.