Temporal-Oriented Recipe for Transferring Large Vision-Language Model to Video Understanding

📄 arXiv: 2505.12605v1 📥 PDF

作者: Thong Nguyen, Zhiyuan Hu, Xu Lin, Cong-Duy Nguyen, See-Kiong Ng, Luu Anh Tuan

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-19

备注: In Progress

💡 一句话要点

提出面向时序的训练方案，提升大型视觉语言模型在视频理解任务上的性能

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

关键词: 视频理解 大型视觉语言模型 时序建模 多模态学习 迁移学习

📋 核心要点

  1. 现有LVLMs在视频理解中依赖隐式时序理解，缺乏对时序建模关键组件的深入研究。
  2. 论文提出面向时序的训练方案，并对视觉编码器和语言模型之间的接口进行优化。
  3. 实验结果表明，该方案显著提升了LVLMs在标准视频理解任务上的性能。

📝 摘要（中文）

近年来，大型视觉语言模型（LVLMs）取得了显著进展。为了解决视频理解问题，大多数模型依赖于其隐式的时序理解能力。然而，它们尚未充分解析构成时序理解能力的重要组成部分，这可能限制了这些LVLMs在视频理解方面的潜力。本文进行了一项全面的实证研究，旨在揭示影响LVLMs时序理解的关键因素。研究表明，视觉编码器和大型语言模型之间的中间接口至关重要。基于这些发现，我们提出了一种面向时序的方案，包括面向时序的训练策略和一个升级的接口。使用该方案开发的最终模型显著增强了先前LVLMs在标准视频理解任务上的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型视觉语言模型在处理视频理解任务时，主要依赖于模型自身隐式的时序理解能力，缺乏对视频时序信息的显式建模和有效利用。这导致模型难以捕捉视频中的时间依赖关系，限制了其在复杂视频理解任务中的性能表现。现有方法的痛点在于无法充分挖掘和利用视频中的时序信息，从而影响了模型的理解能力。

核心思路：本文的核心思路是通过深入分析影响LVLMs时序理解的关键因素，发现视觉编码器和语言模型之间的中间接口是提升时序理解能力的关键。因此，论文提出了一种面向时序的训练方案，并对该接口进行优化，从而显式地增强模型对视频时序信息的建模能力。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个模块：首先，使用视觉编码器提取视频帧的视觉特征；然后，通过一个优化的中间接口将视觉特征传递给大型语言模型；最后，利用面向时序的训练策略对整个模型进行训练，从而提升模型对视频时序信息的理解能力。整体流程旨在将视频的时序信息有效地融入到视觉语言模型的学习过程中。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于提出了面向时序的训练方案和优化的中间接口。与现有方法相比，该方法更加注重对视频时序信息的显式建模和利用，从而能够更好地捕捉视频中的时间依赖关系。此外，通过对视觉编码器和语言模型之间的接口进行优化，可以更有效地将视觉信息传递给语言模型，从而提升模型的整体性能。

关键设计：面向时序的训练方案可能包括以下关键设计：1) 设计特定的损失函数，鼓励模型学习视频中的时序关系；2) 采用数据增强技术，增加训练数据的多样性，从而提升模型的泛化能力；3) 对视觉编码器和语言模型之间的接口进行优化，例如，引入注意力机制，从而更好地融合视觉信息和语言信息。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文通过实证研究揭示了影响LVLMs时序理解的关键因素，并提出了面向时序的训练方案和优化的中间接口。实验结果表明，使用该方案开发的模型在标准视频理解任务上取得了显著的性能提升，证明了该方法的有效性。具体的性能数据和对比基线需要在论文中进一步查找。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于视频内容分析、智能监控、视频搜索、视频摘要生成等领域。通过提升模型对视频时序信息的理解能力，可以实现更精准的视频内容识别和理解，从而为用户提供更智能、更高效的视频服务。未来，该研究有望推动视频理解技术的发展，并为相关产业带来新的增长点。

📄 摘要（原文）

Recent years have witnessed outstanding advances of large vision-language models (LVLMs). In order to tackle video understanding, most of them depend upon their implicit temporal understanding capacity. As such, they have not deciphered important components that contribute to temporal understanding ability, which might limit the potential of these LVLMs for video understanding. In this work, we conduct a thorough empirical study to demystify crucial components that influence the temporal understanding of LVLMs. Our empirical study reveals that significant impacts are centered around the intermediate interface between the visual encoder and the large language model. Building on these insights, we propose a temporal-oriented recipe that encompasses temporal-oriented training schemes and an upscaled interface. Our final model developed using our recipe significantly enhances previous LVLMs on standard video understanding tasks.