DaMO: A Data-Efficient Multimodal Orchestrator for Temporal Reasoning with Video LLMs

📄 arXiv: 2506.11558v3 📥 PDF

作者: Bo-Cheng Chiu, Jen-Jee Chen, Yu-Chee Tseng, Feng-Chi Chen

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-06-13 (更新: 2025-07-21)

💡 一句话要点

提出DaMO以解决视频语言模型中的时序推理问题

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

关键词: 视频语言理解 时序推理 多模态融合 数据高效 模型训练

📋 核心要点

  1. 现有视频LLMs在细粒度时序推理方面存在局限，无法精确归因于特定视频时刻，尤其在监督条件受限时表现不佳。
  2. DaMO通过时序感知Fuseformer和分层双流架构设计，旨在提高时序推理的准确性和多模态理解能力。
  3. 实验结果表明，DaMO在时序对齐和视频问答任务中超越了以往方法，特别是在需要精确时序推理的场景中表现突出。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）最近扩展到了视频领域，使得复杂的视频语言理解成为可能。然而，现有的视频LLMs在细粒度时序推理方面存在局限，限制了它们在特定视频时刻精确归因的能力，尤其是在监督条件受限的情况下。我们提出了DaMO，这是一种专为准确时序推理和多模态理解而设计的数据高效视频LLM。其核心是提出的时序感知Fuseformer，采用分层双流架构，逐步捕捉每种模态内的时序动态，并有效融合互补的视觉和音频信息。为了进一步提高计算效率，DaMO集成了全局残差，减少空间冗余，同时保留重要的语义细节。我们通过结构化的四阶段渐进训练范式训练DaMO，逐步赋予模型多模态对齐、语义基础和时序推理能力。综合实验表明，DaMO在时序对齐和视频问答基准测试中表现优异，尤其是在需要精确时序对齐和推理的任务中。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有视频LLMs在细粒度时序推理中的不足，尤其是在监督条件受限的情况下，无法精确归因于特定视频时刻的问题。

核心思路：论文提出的DaMO模型通过时序感知Fuseformer和分层双流架构，逐步捕捉时序动态并融合视觉与音频信息，从而提升时序推理的准确性。

技术框架：DaMO的整体架构包括四个主要阶段：多模态对齐、语义基础、时序推理能力的逐步增强，以及全局残差的集成以提高计算效率。

关键创新：DaMO的核心创新在于其时序感知Fuseformer架构，能够有效捕捉和融合多模态信息，显著提升时序推理能力，与现有方法相比具有本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了分层双流架构，结合全局残差以减少空间冗余，同时保留重要的语义信息，确保模型在训练过程中的高效性和准确性。

📊 实验亮点

在综合实验中，DaMO在时序对齐和视频问答基准测试中表现优异，超越了以往方法，特别是在需要精确时序推理的任务中，提升幅度显著，具体性能数据未详述。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频内容分析、智能监控、自动视频摘要生成等。通过提高视频语言模型的时序推理能力，DaMO能够在多模态交互和理解中发挥重要作用，推动相关领域的技术进步和应用落地。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have recently been extended to the video domain, enabling sophisticated video-language understanding. However, existing Video LLMs often exhibit limitations in fine-grained temporal reasoning, restricting their ability to precisely attribute responses to specific video moments, especially under constrained supervision. We introduce DaMO, a data-efficient Video LLM explicitly designed for accurate temporal reasoning and multimodal understanding. At its core, the proposed Temporal-aware Fuseformer employs a hierarchical dual-stream architecture that progressively captures temporal dynamics within each modality and effectively fuses complementary visual and audio information. To further enhance computational efficiency, DaMO integrates a global residual that reduces spatial redundancy while preserving essential semantic details. We train DaMO via a structured four-stage progressive training paradigm, incrementally equipping the model with multimodal alignment, semantic grounding, and temporal reasoning capabilities. This work also contributes multiple datasets augmented from existing ones with LLM-generated temporally grounded QA pairs for tasks requiring temporal supervision. Comprehensive experiments on temporal grounding and video QA benchmarks demonstrate that DaMO consistently surpasses prior methods, particularly in tasks demanding precise temporal alignment and reasoning. Our work establishes a promising direction for data-efficient video-language modeling.