VideoITG: Multimodal Video Understanding with Instructed Temporal Grounding
作者: Shihao Wang, Guo Chen, De-an Huang, Zhiqi Li, Minghan Li, Guilin Li, Jose M. Alvarez, Lei Zhang, Zhiding Yu
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-07-17
备注: Technical Report
💡 一句话要点
提出VideoITG，通过指令式时序定位提升多模态视频理解能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态视频理解 指令式时序定位 视频帧选择 自动标注 长视频理解
📋 核心要点
- 现有视频理解方法在长视频复杂场景中表现不足，主要依赖无监督学习，难以有效提取关键信息。
- VideoITG通过VidThinker自动标注框架，模拟人类标注过程，实现指令引导下的帧采样，提升视频理解。
- VideoITG模型与Video-LLM结合，在多个多模态视频理解基准测试中取得显著性能提升，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种用于视频指令式时序定位的多模态视频理解方法VideoITG。现有方法在长视频理解的复杂场景中表现不佳，它们主要采用无监督学习范式，例如减少帧间冗余、使用单独的模型进行图像-文本相关性评估或利用时序视频定位进行事件定位。VideoITG的核心是VidThinker流程，它是一种自动标注框架，显式地模仿人类标注过程，根据指令生成详细的片段级字幕，通过指令引导的推理检索相关的视频片段，并执行细粒度的帧选择以精确定位最具信息量的视觉证据。利用VidThinker，构建了包含4万个视频和50万个指令式时序定位标注的VideoITG-40K数据集。设计了一个即插即用的VideoITG模型，利用Video-LLM的视觉语言对齐和推理能力，以区分方式进行有效的帧选择。与Video-LLM结合使用时，VideoITG在多个多模态视频理解基准测试中实现了持续的性能提升。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在处理长视频理解任务时，面临着难以有效提取关键帧的挑战。这些方法通常依赖于无监督学习，例如减少帧间冗余或使用单独的模型进行图像-文本相关性评估，缺乏对用户指令的明确指导，导致在复杂场景下性能下降。现有方法的痛点在于无法根据用户指令精确地定位和选择最具信息量的视频帧。
核心思路：VideoITG的核心思路是引入指令式时序定位，即根据用户提供的指令，精确地定位视频中与指令相关的片段和帧。通过模仿人类标注过程，自动生成高质量的标注数据，并利用这些数据训练模型，使其能够根据指令选择最具代表性的帧。这种方法能够更好地利用用户指令，提高视频理解的准确性和效率。
技术框架：VideoITG的技术框架主要包括VidThinker自动标注流程和VideoITG模型。VidThinker流程首先根据指令生成详细的片段级字幕，然后通过指令引导的推理检索相关的视频片段，最后执行细粒度的帧选择。VideoITG模型则利用Video-LLM的视觉语言对齐和推理能力，以区分方式进行有效的帧选择。整体流程是先通过VidThinker生成训练数据，然后利用这些数据训练VideoITG模型，最后将VideoITG模型与Video-LLM结合，用于多模态视频理解任务。
关键创新：VideoITG的关键创新在于提出了VidThinker自动标注流程，该流程能够显式地模仿人类标注过程，根据指令生成高质量的标注数据。与现有方法相比，VidThinker能够更好地利用用户指令，提高标注数据的质量和效率。此外，VideoITG模型利用Video-LLM的视觉语言对齐和推理能力，以区分方式进行帧选择，进一步提高了视频理解的准确性。
关键设计：VidThinker流程的关键设计包括：1) 使用大型语言模型生成片段级字幕，确保字幕的准确性和完整性；2) 使用指令引导的推理方法检索相关视频片段，提高检索的准确性；3) 使用细粒度的帧选择方法，精确定位最具信息量的视觉证据。VideoITG模型的关键设计包括：1) 利用Video-LLM的视觉语言对齐和推理能力，提高帧选择的准确性；2) 使用区分性学习方法，使模型能够更好地区分不同帧的重要性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，VideoITG在多个多模态视频理解基准测试中取得了持续的性能提升。具体而言，VideoITG与Video-LLM结合使用时，在视频问答、视频描述等任务中均取得了显著的性能提升，证明了其有效性和优越性。由于论文中没有给出具体的数据，因此无法提供具体的性能数据和提升幅度。
🎯 应用场景
VideoITG可应用于智能视频分析、视频检索、视频摘要生成、视频问答等领域。例如，在视频检索中，用户可以通过指令快速找到视频中相关的片段；在视频摘要生成中，可以根据指令生成包含关键信息的视频摘要；在视频问答中，可以根据问题选择相关的视频帧，提高回答的准确性。该研究有助于提升视频理解的智能化水平，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Recent studies have revealed that selecting informative and relevant video frames can significantly improve the performance of Video Large Language Models (Video-LLMs). Current methods, such as reducing inter-frame redundancy, employing separate models for image-text relevance assessment, or utilizing temporal video grounding for event localization, substantially adopt unsupervised learning paradigms, whereas they struggle to address the complex scenarios in long video understanding. We propose Instructed Temporal Grounding for Videos (VideoITG), featuring customized frame sampling aligned with user instructions. The core of VideoITG is the VidThinker pipeline, an automated annotation framework that explicitly mimics the human annotation process. First, it generates detailed clip-level captions conditioned on the instruction; then, it retrieves relevant video segments through instruction-guided reasoning; finally, it performs fine-grained frame selection to pinpoint the most informative visual evidence. Leveraging VidThinker, we construct the VideoITG-40K dataset, containing 40K videos and 500K instructed temporal grounding annotations. We then design a plug-and-play VideoITG model, which takes advantage of visual language alignment and reasoning capabilities of Video-LLMs, for effective frame selection in a discriminative manner. Coupled with Video-LLMs, VideoITG achieves consistent performance improvements across multiple multimodal video understanding benchmarks, showing its superiority and great potentials for video understanding.