Investigating and Enhancing the Robustness of Large Multimodal Models Against Temporal Inconsistency

📄 arXiv: 2505.14405v1 📥 PDF

作者: Jiafeng Liang, Shixin Jiang, Xuan Dong, Ning Wang, Zheng Chu, Hui Su, Jinlan Fu, Ming Liu, See-Kiong Ng, Bing Qin

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-20

💡 一句话要点

提出TemRobBench基准与PanoDPO优化方法，提升大模型在时序一致性扰动下的鲁棒性。

🎯 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: 多模态学习 视频理解 时间一致性 鲁棒性 直接偏好优化

📋 核心要点

  1. 现有LMMs在视频理解中表现出色，但缺乏对时间一致性扰动的鲁棒性评估。
  2. 提出PanoDPO方法，通过同时优化视觉和语言特征偏好，提升模型对时序信息的利用。
  3. 实验表明，PanoDPO能有效增强模型在TemRobBench上的鲁棒性和可靠性。

📝 摘要（中文）

大型多模态模型(LMMs)最近在通用视频理解基准测试中表现出了令人印象深刻的性能。然而，为了更广泛的应用，其时间分析能力的鲁棒性需要被彻底研究，但这一点在很大程度上被忽略了。为此，我们提出了一个新的时间鲁棒性基准(TemRobBench)，它分别在视觉和文本模态中引入时间不一致性扰动，以评估模型的鲁棒性。我们评估了16个主流LMMs，发现它们在对抗环境中过度依赖先验知识和文本上下文，而忽略了视频中实际的时间动态。为了缓解这个问题，我们设计了全景直接偏好优化(PanoDPO)，它鼓励LMMs同时结合视觉和语言特征偏好。实验结果表明，PanoDPO可以有效地提高模型在时间分析中的鲁棒性和可靠性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型多模态模型（LMMs）在处理视频时，对时间一致性扰动缺乏鲁棒性的问题。现有LMMs在视频理解任务中表现良好，但当视频和文本信息存在时间上的不一致时，模型容易过度依赖先验知识或文本信息，而忽略视频本身的时序动态，导致性能下降。

核心思路：论文的核心思路是通过全景直接偏好优化（PanoDPO）方法，鼓励LMMs同时考虑视觉和语言特征的偏好，从而提高模型对视频时序信息的敏感性和利用率。PanoDPO旨在使模型在面对时间不一致性扰动时，能够更好地平衡视觉和文本信息，做出更准确的判断。

技术框架：整体框架包括两个主要部分：首先是构建时间鲁棒性基准（TemRobBench），用于评估LMMs在时间不一致性扰动下的性能。其次是提出PanoDPO优化方法，用于提升模型的鲁棒性。PanoDPO通过优化视觉和语言特征的偏好，使模型能够更好地理解视频的时序动态。

关键创新：论文的关键创新在于提出了PanoDPO方法，它与传统的直接偏好优化（DPO）方法不同，PanoDPO同时考虑了视觉和语言特征的偏好，从而更有效地提升了模型对视频时序信息的利用率。此外，TemRobBench基准的提出也为评估LMMs的时间鲁棒性提供了一个新的平台。

关键设计：PanoDPO的关键设计在于损失函数的设计，它同时考虑了视觉和语言特征的偏好。具体来说，损失函数鼓励模型在面对时间不一致性扰动时，更倾向于选择与视频内容一致的答案，而不是过度依赖先验知识或文本信息。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，PanoDPO方法能够显著提升LMMs在TemRobBench基准上的鲁棒性。具体而言，PanoDPO能够使模型在面对时间不一致性扰动时，更好地平衡视觉和文本信息，从而提高模型的准确率和可靠性。具体的性能提升幅度在论文中进行了详细描述（未知）。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频监控、自动驾驶、智能助手等领域。提升模型对视频时序信息的理解能力，可以提高这些应用在复杂环境下的可靠性和准确性。例如，在自动驾驶中，模型需要准确理解车辆周围环境的时序变化，才能做出正确的决策。该研究也有助于开发更智能、更可靠的视频分析系统。

📄 摘要（原文）

Large Multimodal Models (LMMs) have recently demonstrated impressive performance on general video comprehension benchmarks. Nevertheless, for broader applications, the robustness of their temporal analysis capability needs to be thoroughly investigated yet predominantly ignored. Motivated by this, we propose a novel temporal robustness benchmark (TemRobBench), which introduces temporal inconsistency perturbations separately at the visual and textual modalities to assess the robustness of models. We evaluate 16 mainstream LMMs and find that they exhibit over-reliance on prior knowledge and textual context in adversarial environments, while ignoring the actual temporal dynamics in the video. To mitigate this issue, we design panoramic direct preference optimization (PanoDPO), which encourages LMMs to incorporate both visual and linguistic feature preferences simultaneously. Experimental results show that PanoDPO can effectively enhance the model's robustness and reliability in temporal analysis.