MANTA: Cross-Modal Semantic Alignment and Information-Theoretic Optimization for Long-form Multimodal Understanding

📄 arXiv: 2507.00068v1 📥 PDF

作者: Ziqi Zhong, Daniel Tang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-06-28

💡 一句话要点

MANTA：通过跨模态语义对齐和信息论优化实现长程多模态理解

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

关键词: 长视频理解 多模态融合 语义对齐 信息论优化 文本表示

📋 核心要点

  1. 现有方法在多模态学习中独立处理不同模态，导致表征和推理不一致，限制了长程理解能力。
  2. MANTA通过将视觉和听觉信息对齐到结构化文本空间，利用大型语言模型实现跨模态的统一处理。
  3. 实验表明，MANTA在长视频问答任务上显著提升了性能，尤其是在长视频和时间推理方面。

📝 摘要（中文）

多模态学习取得了显著进展，但现有方法通常独立处理不同模态，导致表征和推理的不一致。我们提出了MANTA（通过文本对齐的多模态抽象和归一化），这是一个理论上完善的框架，它将视觉和听觉输入统一到一个结构化的文本空间中，以便与大型语言模型进行无缝处理。MANTA解决了四个关键挑战：(1) 通过信息论优化实现跨模态的语义对齐，(2) 针对不同信息密度的自适应时间同步，(3) 用于多尺度理解的分层内容表示，以及(4) 从长序列中进行上下文感知的稀疏信息检索。我们在严格的数学框架内形式化了我们的方法，证明了其在token约束下上下文选择的最优性。在具有挑战性的长视频问答任务上的大量实验表明，MANTA将最先进的模型在整体准确率上提高了高达22.6%，尤其是在超过30分钟的视频上获得了显著的提升（27.3%）。此外，我们还证明了MANTA在时间推理任务（提升23.8%）和跨模态理解（提升25.1%）方面的优越性。我们的框架引入了新颖的密度估计技术，用于最小化冗余，同时保留稀有信号，为通过结构化文本统一多模态表示奠定了新的基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有长视频多模态理解方法通常独立处理视觉和听觉信息，导致语义鸿沟和推理不一致。尤其在处理长视频时，信息密度变化大，难以有效同步不同模态的信息，并从中提取关键信息。现有方法缺乏有效的信息论指导，难以在有限的token预算下选择最优的上下文信息。

核心思路：MANTA的核心思路是将视觉和听觉信息通过语义对齐映射到统一的文本空间，从而利用大型语言模型的强大文本处理能力进行多模态推理。通过信息论优化，MANTA能够自适应地选择和保留关键信息，同时最小化冗余，从而提高长视频理解的效率和准确性。将多模态信息转化为文本表示，可以有效利用预训练语言模型的知识，并简化多模态融合的过程。

技术框架：MANTA框架包含以下几个主要模块：1) 模态编码器：分别提取视觉和听觉特征。2) 语义对齐模块：将视觉和听觉特征映射到文本空间，实现跨模态语义对齐。3) 时间同步模块：自适应地调整不同模态的时间分辨率，以应对信息密度变化。4) 分层表示模块：构建多尺度的内容表示，捕捉不同时间范围内的信息。5) 上下文检索模块：根据当前上下文，从长序列中检索相关信息。6) 语言模型：利用大型语言模型进行推理和问答。

关键创新：MANTA的关键创新在于其信息论优化框架，该框架能够指导上下文选择，并在token约束下实现最优性能。此外，MANTA还引入了新颖的密度估计技术，用于最小化冗余，同时保留稀有信号。将多模态信息统一到文本空间，并利用大型语言模型进行处理，也是一个重要的创新点。与现有方法相比，MANTA更加注重跨模态的语义对齐和信息选择，从而提高了长视频理解的效率和准确性。

关键设计：MANTA使用对比学习损失函数来对齐不同模态的语义表示。时间同步模块采用注意力机制，自适应地调整不同模态的时间分辨率。分层表示模块使用多层Transformer编码器，捕捉不同时间范围内的信息。上下文检索模块使用基于相似度的检索方法，从长序列中选择相关信息。信息论优化框架基于互信息最大化原则，选择能够最大程度减少不确定性的上下文信息。具体参数设置和网络结构细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MANTA在长视频问答任务上取得了显著的性能提升，整体准确率提高了高达22.6%。在超过30分钟的视频上，准确率提升了27.3%。在时间推理任务和跨模态理解方面，分别提升了23.8%和25.1%。这些结果表明，MANTA在处理长视频和复杂推理任务方面具有显著的优势。

🎯 应用场景

MANTA可应用于长视频内容理解、智能监控、视频会议分析、教育视频处理等领域。通过提高长视频理解的准确性和效率，MANTA可以帮助用户更好地理解和利用视频信息，例如自动生成视频摘要、智能搜索视频内容、自动回答视频相关问题等。未来，MANTA有望成为长视频多模态理解的重要技术支撑。

📄 摘要（原文）

While multi-modal learning has advanced significantly, current approaches often treat modalities separately, creating inconsistencies in representation and reasoning. We introduce MANTA (Multi-modal Abstraction and Normalization via Textual Alignment), a theoretically-grounded framework that unifies visual and auditory inputs into a structured textual space for seamless processing with large language models. MANTA addresses four key challenges: (1) semantic alignment across modalities with information-theoretic optimization, (2) adaptive temporal synchronization for varying information densities, (3) hierarchical content representation for multi-scale understanding, and (4) context-aware retrieval of sparse information from long sequences. We formalize our approach within a rigorous mathematical framework, proving its optimality for context selection under token constraints. Extensive experiments on the challenging task of Long Video Question Answering show that MANTA improves state-of-the-art models by up to 22.6% in overall accuracy, with particularly significant gains (27.3%) on videos exceeding 30 minutes. Additionally, we demonstrate MANTA's superiority on temporal reasoning tasks (23.8% improvement) and cross-modal understanding (25.1% improvement). Our framework introduces novel density estimation techniques for redundancy minimization while preserving rare signals, establishing new foundations for unifying multimodal representations through structured text.