DynImg: Key Frames with Visual Prompts are Good Representation for Multi-Modal Video Understanding

📄 arXiv: 2507.15569v1 📥 PDF

作者: Xiaoyi Bao, Chenwei Xie, Hao Tang, Tingyu Weng, Xiaofeng Wang, Yun Zheng, Xingang Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-21

备注: Accepted by ICCV 2025

💡 一句话要点

DynImg：利用视觉提示的关键帧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 时间提示 动态图像 运动信息 时空建模

📋 核心要点

  1. 现有视频理解方法难以有效整合时序信息，尤其是在快速运动场景下，空间特征提取易受运动模糊影响。
  2. DynImg通过引入非关键帧作为时间提示，引导模型关注快速运动区域的细粒度空间特征，从而增强时空信息整合。
  3. 实验结果表明，DynImg在多个视频理解基准测试中取得了显著提升，验证了时间提示的有效性。

📝 摘要（中文）

近年来，多模态大型语言模型（MLLM）在视频理解任务中应用日益广泛。然而，如何有效整合时间信息仍然是一个关键的研究重点。传统方法通常将空间和时间信息分开处理。由于运动模糊等问题，准确表示快速移动物体的空间信息具有挑战性。这可能导致在空间特征提取过程中，时间上重要的区域被低估，进而阻碍准确的时空交互和视频理解。为了解决这个限制，我们提出了一种创新的视频表示方法，称为动态图像（DynImg）。具体来说，我们引入一组非关键帧作为时间提示，以突出显示包含快速移动物体的空间区域。在视觉特征提取过程中，这些提示引导模型更多地关注与这些区域相对应的细粒度空间特征。此外，为了保持DynImg的正确序列，我们采用相应的4D视频旋转位置编码。这保留了DynImg的时间和空间邻接性，帮助MLLM理解这种组合格式中的时空顺序。实验评估表明，DynImg在多个视频理解基准测试中超越了最先进的方法约2%，证明了我们的时间提示在增强视频理解方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于MLLM的视频理解方法在处理快速运动场景时，由于运动模糊等因素，难以准确提取空间特征，导致时序信息利用不足，影响最终的理解效果。传统方法将空间和时间信息分离处理，忽略了它们之间的内在联系。

核心思路：论文的核心思路是利用非关键帧作为时间提示，引导模型关注视频中快速运动的区域。通过这种方式，模型可以更好地捕捉到重要的时空信息，从而提高视频理解的准确性。DynImg旨在通过突出显示运动区域来解决运动模糊问题，并增强模型对时序信息的感知。

技术框架：DynImg方法的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 选择关键帧；2) 选取非关键帧作为时间提示；3) 将关键帧和时间提示组合成DynImg；4) 使用4D视频旋转位置编码保持时空邻接性；5) 将DynImg输入MLLM进行视频理解。该框架旨在通过引入时间提示来增强模型对运动信息的感知，从而提高视频理解的性能。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了DynImg，一种新的视频表示方法，它通过引入非关键帧作为时间提示来增强模型对运动信息的感知。与传统方法不同，DynImg不是简单地将所有帧都输入模型，而是选择性地引入时间提示，以突出显示视频中快速运动的区域。此外，4D视频旋转位置编码的引入也保证了DynImg的时空一致性。

关键设计：DynImg的关键设计包括：1) 如何选择合适的非关键帧作为时间提示（例如，选择包含显著运动的帧）；2) 如何确定时间提示的数量；3) 如何设计4D视频旋转位置编码，以保持DynImg的时空邻接性。这些设计细节对于DynImg的性能至关重要，需要在实际应用中进行仔细调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DynImg在多个视频理解基准测试中取得了显著的性能提升，超越了当前最先进的方法约2%。这证明了DynImg方法的有效性，以及时间提示在增强视频理解方面的作用。具体的性能提升数据在论文中有详细展示。

🎯 应用场景

DynImg方法可应用于各种视频理解任务，例如视频分类、动作识别、视频问答等。该方法尤其适用于需要理解快速运动场景的视频，例如体育赛事分析、自动驾驶等领域。未来，DynImg可以与其他先进的视频理解技术相结合，进一步提高视频理解的性能。

📄 摘要（原文）

In recent years, the introduction of Multi-modal Large Language Models (MLLMs) into video understanding tasks has become increasingly prevalent. However, how to effectively integrate temporal information remains a critical research focus. Traditional approaches treat spatial and temporal information separately. Due to issues like motion blur, it is challenging to accurately represent the spatial information of rapidly moving objects. This can lead to temporally important regions being underemphasized during spatial feature extraction, which in turn hinders accurate spatio-temporal interaction and video understanding. To address this limitation, we propose an innovative video representation method called Dynamic-Image (DynImg). Specifically, we introduce a set of non-key frames as temporal prompts to highlight the spatial areas containing fast-moving objects. During the process of visual feature extraction, these prompts guide the model to pay additional attention to the fine-grained spatial features corresponding to these regions. Moreover, to maintain the correct sequence for DynImg, we employ a corresponding 4D video Rotary Position Embedding. This retains both the temporal and spatial adjacency of DynImg, helping MLLM understand the spatio-temporal order within this combined format. Experimental evaluations reveal that DynImg surpasses the state-of-the-art methods by approximately 2% across multiple video understanding benchmarks, proving the effectiveness of our temporal prompts in enhancing video comprehension.