SeriesBench: A Benchmark for Narrative-Driven Drama Series Understanding
作者: Chenkai Zhang, Yiming Lei, Zeming Liu, Haitao Leng, Shaoguo Liu, Tingting Gao, Qingjie Liu, Yunhong Wang
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-04-30 (更新: 2025-05-13)
备注: 29 pages, 15 figures, CVPR 2025
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出SeriesBench，用于评估多模态大语言模型在叙事驱动型剧集理解方面的能力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态大语言模型 视频理解 叙事理解 长视频分析 基准数据集 叙事推理 剧集理解
📋 核心要点
- 现有视频理解基准侧重于独立视频的视觉元素，忽略了剧集中复杂连续的叙事理解。
- 提出SeriesBench，包含105个剧集，28个任务，并设计长跨度叙事标注和全信息转换方法。
- 提出叙事推理框架PC-DCoT，实验表明现有MLLM在SeriesBench上仍面临挑战，但PC-DCoT能提升性能。
📝 摘要（中文）
随着多模态大语言模型（MLLMs）的快速发展，越来越多的基准被建立以评估这些模型的视频理解能力。然而，这些基准主要关注独立视频，并主要评估诸如人类行为和对象状态等“视觉元素”。实际上，现代视频通常包含复杂且连续的叙事，通常以剧集的形式呈现。为了应对这一挑战，我们提出了SeriesBench，一个由105个精心策划的叙事驱动型剧集组成的基准，涵盖了28个需要深度叙事理解的专门任务。具体来说，我们首先选择了一组涵盖各种类型的剧集。然后，我们引入了一种新颖的长跨度叙事标注方法，结合全信息转换方法，将手动标注转换为多样化的任务格式。为了进一步提高模型对剧集中情节结构和人物关系的详细分析能力，我们提出了一种新的叙事推理框架PC-DCoT。在SeriesBench上的大量结果表明，现有的MLLM在理解叙事驱动型剧集方面仍然面临重大挑战，而PC-DCoT使这些MLLM能够实现性能改进。总的来说，我们的SeriesBench和PC-DCoT突出了推进模型理解叙事驱动型剧集能力的关键必要性，指导MLLM的未来发展。SeriesBench已在https://github.com/zackhxn/SeriesBench-CVPR2025上公开。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频理解基准数据集主要关注独立视频，缺乏对长跨度、叙事驱动型剧集的理解能力评估。现有方法难以捕捉剧集中复杂的情节结构和人物关系，无法进行深度叙事推理。
核心思路：构建一个专门针对叙事驱动型剧集的基准数据集SeriesBench，并设计相应的评估任务，以推动多模态大语言模型在长跨度叙事理解方面的能力。同时，提出一种新的叙事推理框架PC-DCoT，增强模型对情节和人物关系的理解。
技术框架：SeriesBench的构建包括以下几个阶段：1) 剧集选择：选择涵盖各种类型的105个剧集。2) 叙事标注：采用长跨度叙事标注方法，标注剧集中的关键情节和人物关系。3) 任务转换：利用全信息转换方法，将手动标注转换为多样化的任务格式，涵盖28个专门任务。PC-DCoT框架则通过提示链的方式，引导模型进行逐步推理，从而更好地理解叙事。
关键创新：主要创新点在于：1) SeriesBench数据集的构建，填补了长跨度叙事视频理解基准的空白。2) 长跨度叙事标注方法和全信息转换方法，使得数据集能够支持多样化的任务。3) PC-DCoT叙事推理框架，通过提示链的方式，增强了模型对情节和人物关系的理解能力。与现有方法相比，该方法更注重对叙事逻辑的推理和理解，而非简单的视觉元素识别。
关键设计：长跨度叙事标注方法需要人工标注剧集中关键情节的时间戳、人物关系以及事件描述等信息。全信息转换方法则需要设计不同的任务格式，例如问答、摘要生成、情节预测等，并将标注信息转换为相应的输入输出格式。PC-DCoT框架的关键在于提示链的设计，需要精心设计每个提示的措辞和顺序，以引导模型进行有效的推理。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，现有的多模态大语言模型在SeriesBench数据集上表现不佳，表明其在长跨度叙事理解方面存在不足。然而，通过引入PC-DCoT框架，模型的性能得到了显著提升，验证了该框架在叙事推理方面的有效性。具体性能数据未知，但论文强调了PC-DCoT带来的性能改进。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能视频分析、娱乐内容推荐、智能教育等领域。例如，可以利用该技术自动分析剧集的情节发展和人物关系，为用户提供个性化的推荐服务。在教育领域，可以用于辅助学生理解文学作品或历史事件的叙事结构。
📄 摘要（原文）
With the rapid development of Multi-modal Large Language Models (MLLMs), an increasing number of benchmarks have been established to evaluate the video understanding capabilities of these models. However, these benchmarks focus on standalone videos and mainly assess "visual elements" like human actions and object states. In reality, contemporary videos often encompass complex and continuous narratives, typically presented as a series. To address this challenge, we propose SeriesBench, a benchmark consisting of 105 carefully curated narrative-driven series, covering 28 specialized tasks that require deep narrative understanding. Specifically, we first select a diverse set of drama series spanning various genres. Then, we introduce a novel long-span narrative annotation method, combined with a full-information transformation approach to convert manual annotations into diverse task formats. To further enhance model capacity for detailed analysis of plot structures and character relationships within series, we propose a novel narrative reasoning framework, PC-DCoT. Extensive results on SeriesBench indicate that existing MLLMs still face significant challenges in understanding narrative-driven series, while PC-DCoT enables these MLLMs to achieve performance improvements. Overall, our SeriesBench and PC-DCoT highlight the critical necessity of advancing model capabilities to understand narrative-driven series, guiding the future development of MLLMs. SeriesBench is publicly available at https://github.com/zackhxn/SeriesBench-CVPR2025.