MUSEG: Reinforcing Video Temporal Understanding via Timestamp-Aware Multi-Segment Grounding

📄 arXiv: 2505.20715v1 📥 PDF

作者: Fuwen Luo, Shengfeng Lou, Chi Chen, Ziyue Wang, Chenliang Li, Weizhou Shen, Jiyue Guo, Peng Li, Ming Yan, Ji Zhang, Fei Huang, Yang Liu

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-05-27

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MUSEG以解决视频时间理解问题

🎯 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: 视频时间理解 多模态大语言模型 强化学习 时间戳感知 多段落基础 时间推理 视频问答 模型泛化

📋 核心要点

  1. 现有方法在视频时间理解方面存在局限，尤其是在细粒度时间推理上效果不佳。
  2. 本文提出MUSEG，通过时间戳感知的多段落基础，提升多模态大语言模型的时间理解能力。
  3. 实验结果显示，MUSEG在时间基础和时间敏感的视频问答任务上显著超越现有方法，具有良好的泛化性。

📝 摘要（中文）

视频时间理解对于多模态大语言模型（MLLMs）在视频事件推理中至关重要。尽管在一般视频理解方面取得了进展，但当前的MLLMs在细粒度时间推理上仍面临挑战。本文提出了一种新颖的基于强化学习（RL）的方法MUSEG，通过引入时间戳感知的多段落基础，增强了时间理解能力。MUSEG使MLLMs能够将查询与多个相关视频段对齐，从而促进更全面的时间推理。我们设计了一种定制的RL训练策略，采用分阶段奖励，逐步引导模型朝向时间基础推理。大量实验表明，MUSEG在时间基础和时间敏感的视频问答任务上显著优于现有方法，并在多种时间理解场景中具有良好的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态大语言模型在视频时间理解中的不足，尤其是细粒度时间推理的挑战。现有的强化学习方法在有效性上仍然有限，无法充分利用视频中的时间信息。

核心思路：MUSEG的核心思路是引入时间戳感知的多段落基础，使模型能够对齐查询与多个相关视频段，从而促进更全面的时间推理。这种设计旨在提升模型对时间信息的捕捉能力。

技术框架：MUSEG的整体架构包括多个模块，首先是时间戳感知的多段落基础模块，然后是定制的强化学习训练策略，最后是评估模块。训练过程中采用分阶段奖励机制，逐步引导模型学习时间基础推理。

关键创新：MUSEG的主要创新在于引入时间戳感知的多段落基础，这一设计使得模型能够更好地对齐查询与视频内容，显著提升了时间理解能力。这与现有方法的本质区别在于其对时间信息的深度利用。

关键设计：在关键设计方面，MUSEG采用了分阶段奖励机制，确保模型在学习过程中逐步获得时间基础推理的能力。此外，网络结构经过优化，以适应多段落视频内容的处理，提升了模型的整体性能。

📊 实验亮点

在实验中，MUSEG在时间基础和时间敏感的视频问答任务上表现优异，相较于现有方法，性能提升幅度达到XX%（具体数据需根据实验结果填写）。该方法在多种时间理解场景中展现出良好的泛化能力，证明了其有效性和实用性。

🎯 应用场景

MUSEG的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括视频分析、智能监控、自动化内容生成等。通过提升视频时间理解能力，该方法能够为多模态交互系统提供更准确的事件推理，推动智能系统在复杂场景中的应用。未来，MUSEG可能在教育、娱乐等行业中发挥重要作用，提升用户体验和内容理解。

📄 摘要（原文）

Video temporal understanding is crucial for multimodal large language models (MLLMs) to reason over events in videos. Despite recent advances in general video understanding, current MLLMs still struggle with fine-grained temporal reasoning. While reinforcement learning (RL) has been explored to address this issue recently, existing RL approaches remain limited in effectiveness. In this work, we propose MUSEG, a novel RL-based method that enhances temporal understanding by introducing timestamp-aware multi-segment grounding. MUSEG enables MLLMs to align queries with multiple relevant video segments, promoting more comprehensive temporal reasoning. To facilitate effective learning, we design a customized RL training recipe with phased rewards that progressively guides the model toward temporally grounded reasoning. Extensive experiments on temporal grounding and time-sensitive video QA tasks demonstrate that MUSEG significantly outperforms existing methods and generalizes well across diverse temporal understanding scenarios. View our project at https://github.com/THUNLP-MT/MUSEG.