VidChain: Chain-of-Tasks with Metric-based Direct Preference Optimization for Dense Video Captioning
作者: Ji Soo Lee, Jongha Kim, Jeehye Na, Jinyoung Park, Hyunwoo J. Kim
分类: cs.CV
发布日期: 2025-01-12
备注: AAAI 2025
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出VidChain以解决密集视频字幕生成中的细粒度时序理解问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 密集视频字幕生成 视频理解 任务链 基于指标的优化 细粒度时序理解 视频大型语言模型 多任务学习
📋 核心要点
- 现有视频大型语言模型在细粒度时序理解方面存在不足，特别是在密集视频字幕生成任务中，未能有效利用推理能力。
- 本文提出的VidChain框架通过任务链将复杂任务分解为子任务，并通过基于指标的直接偏好优化提供与评估指标对齐的细粒度监督。
- 在两个不同的VideoLLMs上应用VidChain后，均显著提升了细粒度视频理解能力，超越了以往的DVC基准测试结果。
📝 摘要（中文）
尽管视频大型语言模型（VideoLLMs）在多种任务中取得了进展，但在细粒度时序理解方面仍存在困难，尤其是在密集视频字幕生成（DVC）任务中。DVC需要描述视频中的所有事件并进行时序定位，涉及视频分割、字幕生成和时序视频定位等多个细粒度任务。现有的VideoLLMs往往尝试一步解决DVC，未能充分利用推理能力，同时训练目标与评估指标未能完全对齐。为此，本文提出了VidChain框架，包含任务链（CoTasks）和基于指标的直接偏好优化（M-DPO），有效提升了VideoLLMs的细粒度视频理解能力，并在两个DVC基准测试中超越了以往方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决密集视频字幕生成（DVC）任务中的细粒度时序理解问题。现有方法通常尝试一步完成DVC，未能有效利用推理能力，且训练目标与评估指标不完全对齐，导致监督不足。
核心思路：VidChain框架通过任务链（CoTasks）将复杂任务分解为一系列子任务，使VideoLLMs能够更有效地利用其推理能力。同时，基于指标的直接偏好优化（M-DPO）确保每个子任务的监督与评估指标高度一致。
技术框架：VidChain的整体架构包括两个主要模块：任务链（CoTasks）和基于指标的直接偏好优化（M-DPO）。任务链负责将DVC任务分解为多个子任务，而M-DPO则为每个子任务提供与评估指标对齐的监督。
关键创新：VidChain的主要创新在于引入了任务链和M-DPO的结合，使得复杂任务的处理更加系统化和高效，显著提升了细粒度时序理解能力。这与现有方法的单步处理方式形成了鲜明对比。
关键设计：在设计中，任务链的每个子任务都被精确地定义，以确保其输出能够直接用于后续任务。同时，M-DPO的损失函数设计与DVC的评估指标紧密结合，确保训练过程中的监督信号与最终评估一致。具体的网络结构和参数设置在实验部分进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在两个不同的DVC基准测试中，VidChain显著提升了VideoLLMs的性能，具体表现为在任务完成率和时序准确性上均超过了以往模型，提升幅度达到了XX%（具体数据待补充）。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括视频监控、自动视频编辑、内容生成和社交媒体平台等。通过提升视频理解能力，VidChain可以帮助实现更智能的视频分析和处理，具有广泛的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Despite the advancements of Video Large Language Models (VideoLLMs) in various tasks, they struggle with fine-grained temporal understanding, such as Dense Video Captioning (DVC). DVC is a complicated task of describing all events within a video while also temporally localizing them, which integrates multiple fine-grained tasks, including video segmentation, video captioning, and temporal video grounding. Previous VideoLLMs attempt to solve DVC in a single step, failing to utilize their reasoning capability. Moreover, previous training objectives for VideoLLMs do not fully reflect the evaluation metrics, therefore not providing supervision directly aligned to target tasks. To address such a problem, we propose a novel framework named VidChain comprised of Chain-of-Tasks (CoTasks) and Metric-based Direct Preference Optimization (M-DPO). CoTasks decompose a complex task into a sequence of sub-tasks, allowing VideoLLMs to leverage their reasoning capabilities more effectively. M-DPO aligns a VideoLLM with evaluation metrics, providing fine-grained supervision to each task that is well-aligned with metrics. Applied to two different VideoLLMs, VidChain consistently improves their fine-grained video understanding, thereby outperforming previous VideoLLMs on two different DVC benchmarks and also on the temporal video grounding task. Code is available at \url{https://github.com/mlvlab/VidChain}.