ActionArt: Advancing Multimodal Large Models for Fine-Grained Human-Centric Video Understanding
作者: Yi-Xing Peng, Qize Yang, Yu-Ming Tang, Shenghao Fu, Kun-Yu Lin, Xihan Wei, Wei-Shi Zheng
分类: cs.CV
发布日期: 2025-04-25
💡 一句话要点
ActionArt：提出细粒度人本视频理解的多模态大模型方法
🎯 匹配领域: 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 视频理解 人本AI 细粒度识别 代理任务
📋 核心要点
- 现有大型多模态模型在细粒度人本视频理解方面存在不足，缺乏精确标注的数据是主要瓶颈。
- 提出利用MLLM自动生成数据驱动的代理任务，以增强模型在空间和时间维度上的感知能力，降低对人工标注的依赖。
- 实验表明，该方法显著缩小了与使用手动标注数据训练的模型之间的性能差距，提升了细粒度理解能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了ActionArt，一个细粒度视频-字幕数据集，旨在推进以人为中心的多模态理解研究。该数据集包含数千个视频，涵盖了广泛的人类动作、人与物体的交互以及各种场景，每个视频都附带详细的标注，精确地标记了每个肢体动作。我们设计了八个子任务，以评估现有大型多模态模型在不同维度上的细粒度理解能力。实验结果表明，虽然当前的大型多模态模型在各种任务上表现出色，但它们在实现细粒度理解方面往往不足。我们将这种局限性归因于缺乏精心标注的数据，而手动标注的成本高昂且难以扩展。由于手动标注成本高且难以扩展，我们提出了代理任务，以增强模型在空间和时间维度上的感知能力。这些代理任务经过精心设计，可以由现有MLLM自动生成的数据驱动，从而减少对昂贵的手动标签的依赖。实验结果表明，所提出的代理任务显著缩小了与手动标注的细粒度数据所能达到的性能差距。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型多模态模型在细粒度人本视频理解方面的不足。现有方法依赖于大量人工标注数据，成本高昂且难以扩展，限制了模型在复杂动作和交互场景下的理解能力。因此，需要一种能够减少对人工标注依赖，同时提升模型细粒度理解能力的方法。
核心思路：论文的核心思路是利用现有的多模态大模型（MLLM）自动生成代理任务所需的数据，从而减少对人工标注的依赖。通过精心设计的代理任务，模型可以在空间和时间维度上学习更细粒度的特征表示，提升对人类动作和姿态的理解能力。这种方法旨在弥合人工标注数据和模型性能之间的差距。
技术框架：整体框架包含数据集构建和模型训练两个主要部分。首先，构建ActionArt数据集，包含大量人类动作视频和详细的肢体动作标注。然后，设计基于MLLM自动生成数据的代理任务，用于预训练或微调模型。最后，在ActionArt数据集上评估模型在八个子任务上的性能，验证代理任务的有效性。
关键创新：最重要的创新点在于利用MLLM自动生成数据驱动的代理任务，替代昂贵的人工标注。这种方法不仅降低了数据标注成本，还能够扩展到更大规模的数据集，从而提升模型的泛化能力。与现有方法相比，该方法更加高效和可扩展。
关键设计：代理任务的设计是关键。论文中具体如何利用MLLM生成数据，以及如何设计损失函数来指导模型学习，这些细节决定了代理任务的有效性。例如，可以设计对比学习任务，让模型区分相似但不同的动作；或者设计时间序列预测任务，让模型学习动作的时序依赖关系。具体的参数设置和网络结构的选择也需要根据实际情况进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，通过提出的代理任务进行训练，模型在细粒度人本视频理解任务上取得了显著的性能提升。与没有使用代理任务的模型相比，性能提升幅度明显，并且缩小了与使用手动标注数据训练的模型之间的差距。这些结果验证了代理任务的有效性，并表明该方法具有很大的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能监控、人机交互、虚拟现实、运动分析等领域。通过提升模型对人类动作和姿态的细粒度理解能力，可以实现更智能的行为识别、更自然的人机交互以及更精确的运动分析，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。
📄 摘要（原文）
Fine-grained understanding of human actions and poses in videos is essential for human-centric AI applications. In this work, we introduce ActionArt, a fine-grained video-caption dataset designed to advance research in human-centric multimodal understanding. Our dataset comprises thousands of videos capturing a broad spectrum of human actions, human-object interactions, and diverse scenarios, each accompanied by detailed annotations that meticulously label every limb movement. We develop eight sub-tasks to evaluate the fine-grained understanding capabilities of existing large multimodal models across different dimensions. Experimental results indicate that, while current large multimodal models perform commendably on various tasks, they often fall short in achieving fine-grained understanding. We attribute this limitation to the scarcity of meticulously annotated data, which is both costly and difficult to scale manually. Since manual annotations are costly and hard to scale, we propose proxy tasks to enhance the model perception ability in both spatial and temporal dimensions. These proxy tasks are carefully crafted to be driven by data automatically generated from existing MLLMs, thereby reducing the reliance on costly manual labels. Experimental results show that the proposed proxy tasks significantly narrow the gap toward the performance achieved with manually annotated fine-grained data.