SiLVR: A Simple Language-based Video Reasoning Framework

📄 arXiv: 2505.24869v1 📥 PDF

作者: Ce Zhang, Yan-Bo Lin, Ziyang Wang, Mohit Bansal, Gedas Bertasius

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-30

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SiLVR框架以解决复杂视频语言理解问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频理解 多模态学习 语言表示 推理框架 自适应令牌减少

📋 核心要点

  1. 现有多模态大型语言模型在复杂视频语言任务上的推理能力显著不足，限制了其应用。
  2. SiLVR框架通过将视频理解分为两个阶段，利用多感官输入生成语言表示，并使用LLM进行推理。
  3. 该框架在Video-MME、Video-MMMU等多个基准测试中取得了最佳结果，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

近年来，测试时优化的进展使大型语言模型（LLMs）在数学和编程等复杂问题上展现出卓越的推理能力。然而，多模态大型语言模型（MLLMs）在复杂视频语言任务上的推理能力仍显不足。为此，本文提出了SiLVR，一个简单的基于语言的视频推理框架，将复杂的视频理解分为两个阶段。第一阶段，SiLVR利用多感官输入（如短片字幕和音频/语音字幕）将原始视频转换为基于语言的表示；第二阶段，将语言描述输入强大的推理LLM，以解决复杂的视频语言理解任务。我们采用自适应的令牌减少方案，以动态确定采样令牌的时间粒度。该框架在多个基准测试中取得了最佳结果，且强大的推理LLMs能够有效整合来自视频、语音和音频的多感官输入信息。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态大型语言模型在复杂视频语言理解任务中的推理能力不足的问题。现有方法在处理视频和语言的结合时，往往无法有效整合多种感官信息，导致推理效果不佳。

核心思路：SiLVR框架的核心思路是将复杂的视频理解任务分解为两个阶段，首先通过多感官输入生成语言表示，然后利用强大的推理LLM进行推理。这种设计使得模型能够更好地处理视频中的信息。

技术框架：SiLVR的整体架构包括两个主要阶段：第一阶段将原始视频转换为基于语言的表示，使用短片字幕和音频/语音字幕作为多感官输入；第二阶段将生成的语言描述输入到推理LLM中，完成复杂的视频语言理解任务。

关键创新：SiLVR的关键创新在于其自适应的令牌减少方案，能够动态调整时间粒度，以有效处理长时间上下文的多感官输入。这一方法与现有的静态处理方式有本质区别。

关键设计：在设计中，采用了自适应的令牌选择机制，以确保在处理长视频时能够保持信息的完整性和相关性。此外，框架不需要额外的训练，降低了使用门槛。通过这些设计，SiLVR在多个基准测试中表现出色。

📊 实验亮点

在多个基准测试中，SiLVR框架取得了最佳报告结果，包括Video-MME（长视频理解）、Video-MMMU（理解能力）等，展现出显著的性能提升。特别是在处理复杂的时间、因果关系和知识获取推理任务时，SiLVR表现出色，证明了其有效性和实用性。

🎯 应用场景

SiLVR框架具有广泛的应用潜力，尤其在视频理解、智能监控、自动视频摘要和多模态交互等领域。通过有效整合视频、音频和语言信息，SiLVR能够提升人机交互的智能化水平，推动相关技术的发展和应用。未来，该框架也可能为其他复杂推理任务提供新的思路和方法。

📄 摘要（原文）

Recent advances in test-time optimization have led to remarkable reasoning capabilities in Large Language Models (LLMs), enabling them to solve highly complex problems in math and coding. However, the reasoning capabilities of multimodal LLMs (MLLMs) still significantly lag, especially for complex video-language tasks. To address this issue, we present SiLVR, a Simple Language-based Video Reasoning framework that decomposes complex video understanding into two stages. In the first stage, SiLVR transforms raw video into language-based representations using multisensory inputs, such as short clip captions and audio/speech subtitles. In the second stage, language descriptions are fed into a powerful reasoning LLM to solve complex video-language understanding tasks. To handle long-context multisensory inputs, we use an adaptive token reduction scheme, which dynamically determines the temporal granularity with which to sample the tokens. Our simple, modular, and training-free video reasoning framework achieves the best-reported results on Video-MME (long), Video-MMMU (comprehension), Video-MMLU, CGBench, and EgoLife. Furthermore, our empirical study focused on video reasoning capabilities shows that, despite not being explicitly trained on video, strong reasoning LLMs can effectively aggregate multisensory input information from video, speech, and audio for complex temporal, causal, long-context, and knowledge acquisition reasoning tasks in video. Code is available at https://github.com/CeeZh/SILVR.