VideoComp: Advancing Fine-Grained Compositional and Temporal Alignment in Video-Text Models
作者: Dahun Kim, AJ Piergiovanni, Ganesh Mallya, Anelia Angelova
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.IR
发布日期: 2025-04-04 (更新: 2025-04-10)
备注: CVPR 2025, project page at https://github.com/google-deepmind/video_comp
💡 一句话要点
VideoComp：提升视频-文本模型在细粒度组合性和时间对齐方面的能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频-文本对齐 组合性理解 时间建模 多模态学习 视频理解
📋 核心要点
- 现有视频-文本模型在处理连续多事件视频时，缺乏对细粒度组合性和时间对齐的有效理解。
- 提出VideoComp基准和分层成对偏好损失，通过构造具有时间扰动的负样本来提升模型性能。
- 实验表明，该方法能够有效提升模型在细粒度视频-文本对齐任务上的性能，并揭示了现有模型的不足。
📝 摘要（中文）
本文提出了VideoComp，一个旨在提升视频-文本组合性理解的基准和学习框架，专注于改进视觉-语言模型（VLMs）在细粒度时间对齐方面的能力。与现有侧重于静态图像-文本组合性或孤立单事件视频的基准不同，我们的基准针对连续多事件视频中的对齐。利用具有时间局部化事件字幕的视频-文本数据集（例如ActivityNet-Captions、YouCook2），我们构建了两个组合性基准，ActivityNet-Comp和YouCook2-Comp。我们创建了具有细微时间扰动的具有挑战性的负样本，例如重新排序、动作词替换、部分字幕和组合扰动。这些基准全面测试了模型在扩展的、连贯的视频-文本序列中的组合敏感性。为了提高模型性能，我们提出了一种分层成对偏好损失，该损失加强了与时间上准确的对的对齐，并逐渐惩罚越来越混乱的对，从而鼓励细粒度的组合学习。为了缓解密集注释视频数据可用性有限的问题，我们引入了一种预训练策略，该策略连接短视频-字幕对以模拟多事件序列。我们在我们的基准上评估了视频-文本基础模型和大型多模态模型（LMM），确定了组合性的优势和需要改进的领域。总的来说，我们的工作提供了一个全面的框架，用于评估和增强模型在实现细粒度、时间连贯的视频-文本对齐方面的能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频-文本模型在处理连续多事件视频时，难以准确理解视频内容中事件的组合关系以及事件发生的时间顺序。现有的基准测试主要集中在静态图像-文本组合性或孤立的单事件视频，缺乏对连续多事件视频的细粒度时间对齐能力的评估。这导致模型在理解复杂视频内容时，容易出现语义理解偏差和时间顺序错乱等问题。
核心思路：本文的核心思路是通过构建具有挑战性的组合性基准，并设计相应的学习框架，来提升视频-文本模型在细粒度时间对齐方面的能力。具体来说，通过引入时间扰动（如重新排序、动作词替换等）来构造负样本，迫使模型学习区分细微的时间差异，从而提高模型对视频内容组合性和时间顺序的敏感性。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 构建组合性基准：利用现有的视频-文本数据集（如ActivityNet-Captions、YouCook2），构建ActivityNet-Comp和YouCook2-Comp两个组合性基准。2) 生成负样本：通过引入时间扰动（如重新排序、动作词替换、部分字幕和组合扰动）来生成具有挑战性的负样本。3) 训练模型：使用分层成对偏好损失来训练模型，该损失函数加强了与时间上准确的对的对齐，并逐渐惩罚越来越混乱的对。4) 预训练策略：为了缓解数据稀缺问题，采用一种预训练策略，将短视频-字幕对连接起来以模拟多事件序列。
关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了VideoComp基准，该基准专门用于评估视频-文本模型在细粒度组合性和时间对齐方面的能力。2) 设计了一种分层成对偏好损失，该损失函数能够有效提升模型对时间顺序的敏感性。3) 提出了一种预训练策略，能够有效缓解数据稀缺问题。与现有方法相比，该方法能够更全面地评估和提升模型在理解复杂视频内容方面的能力。
关键设计：分层成对偏好损失的设计是关键。该损失函数基于以下思想：时间上越接近的视频-文本对，其相似度应该越高；反之，时间上差异越大的视频-文本对，其相似度应该越低。具体来说，该损失函数首先计算视频和文本的嵌入向量，然后计算它们之间的相似度得分。对于每个正样本，该损失函数会选择若干个负样本，并根据它们与正样本的时间距离来分配不同的权重。时间距离越近的负样本，其权重越高；反之，时间距离越远的负样本，其权重越低。通过这种方式，该损失函数能够引导模型学习区分细微的时间差异，从而提高模型对视频内容组合性和时间顺序的敏感性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文在ActivityNet-Comp和YouCook2-Comp两个基准上进行了实验，结果表明，提出的方法能够有效提升模型在细粒度视频-文本对齐任务上的性能。例如，在ActivityNet-Comp基准上，该方法相比于基线模型取得了显著的提升，证明了其在处理复杂视频内容方面的有效性。具体的性能数据在论文中有详细展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于视频内容理解、视频检索、视频摘要、智能监控等领域。例如，在视频检索中，可以利用该模型更准确地检索到包含特定事件序列的视频片段。在智能监控中，可以利用该模型识别异常行为，例如人员跌倒、盗窃等。未来，该技术有望在智能家居、自动驾驶等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
We introduce VideoComp, a benchmark and learning framework for advancing video-text compositionality understanding, aimed at improving vision-language models (VLMs) in fine-grained temporal alignment. Unlike existing benchmarks focused on static image-text compositionality or isolated single-event videos, our benchmark targets alignment in continuous multi-event videos. Leveraging video-text datasets with temporally localized event captions (e.g. ActivityNet-Captions, YouCook2), we construct two compositional benchmarks, ActivityNet-Comp and YouCook2-Comp. We create challenging negative samples with subtle temporal disruptions such as reordering, action word replacement, partial captioning, and combined disruptions. These benchmarks comprehensively test models' compositional sensitivity across extended, cohesive video-text sequences. To improve model performance, we propose a hierarchical pairwise preference loss that strengthens alignment with temporally accurate pairs and gradually penalizes increasingly disrupted ones, encouraging fine-grained compositional learning. To mitigate the limited availability of densely annotated video data, we introduce a pretraining strategy that concatenates short video-caption pairs to simulate multi-event sequences. We evaluate video-text foundational models and large multimodal models (LMMs) on our benchmark, identifying both strengths and areas for improvement in compositionality. Overall, our work provides a comprehensive framework for evaluating and enhancing model capabilities in achieving fine-grained, temporally coherent video-text alignment.