IntentVCNet: Bridging Spatio-Temporal Gaps for Intention-Oriented Controllable Video Captioning

📄 arXiv: 2507.18531v1 📥 PDF

作者: Tianheng Qiu, Jingchun Gao, Jingyu Li, Huiyi Leong, Xuan Huang, Xi Wang, Xiaocheng Zhang, Kele Xu, Lan Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-24

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

IntentVCNet通过弥合时空差距，实现意图导向的可控视频字幕生成。

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

关键词: 意图导向 可控视频字幕 视觉语言模型 时空理解 提示学习

📋 核心要点

  1. 现有LVLMs在时空理解上存在差距，难以在视频中进行细粒度的意图控制，阻碍了意图导向视频字幕生成。
  2. IntentVCNet通过提示组合策略和box adapter，统一LVLMs中的时空知识，弥合时空差距，实现意图导向控制。
  3. 实验结果表明，该方法在多个开源LVLM上取得了SOTA结果，并在IntentVC挑战赛中获得亚军，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种意图导向的可控视频字幕生成方法，旨在根据用户自定义的意图，为视频中的特定目标生成针对性的描述。现有的大型视觉语言模型(LVLMs)在指令跟随和视觉理解方面表现出强大的能力。虽然LVLMs分别在空间和时间理解方面表现出熟练度，但它们无法直接响应指令，在时间序列中执行细粒度的空间控制。这种巨大的时空差距使得在视频中实现细粒度的意图导向控制变得复杂。为此，我们提出了一种新的IntentVCNet，它统一了LVLMs中固有的时间和空间理解知识，从提示和模型两个角度弥合时空差距。具体来说，我们首先提出了一种提示组合策略，旨在使LLM能够对表征用户意图的提示和视频序列之间的隐式关系进行建模。然后，我们提出了一个参数高效的box adapter，它增强了全局视觉上下文中的对象语义信息，以便视觉token具有关于用户意图的先验信息。最终实验证明，这两种策略的结合可以进一步增强LVLM对视频序列中空间细节进行建模的能力，并促进LVLM准确生成受控的意图导向字幕。我们提出的方法在几个开源LVLM中取得了最先进的结果，并且在IntentVC挑战赛中获得了亚军。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决意图导向的可控视频字幕生成问题。现有的大型视觉语言模型（LVLMs）虽然在视觉理解和指令跟随方面表现出色，但在处理视频时，难以根据用户意图进行细粒度的时空控制。具体来说，LVLMs难以在时间序列中精确地定位和描述用户指定的对象或区域，从而无法生成符合用户意图的字幕。

核心思路：论文的核心思路是从提示和模型两个角度弥合LVLMs在时空理解上的差距。通过精心设计的提示组合策略，引导LLM理解用户意图与视频内容之间的关系。同时，通过引入参数高效的box adapter，增强视觉token对用户意图的感知能力，从而提升LVLM生成意图导向字幕的能力。

技术框架：IntentVCNet的整体框架包含以下几个主要模块：1) 视频编码器：用于提取视频帧的视觉特征。2) 提示编码器：用于编码用户输入的意图提示。3) 提示组合模块：将意图提示和视频特征进行融合，形成包含用户意图信息的上下文表示。4) Box Adapter：增强视觉token的对象语义信息。5) 解码器：根据融合后的上下文表示，生成意图导向的视频字幕。

关键创新：论文的关键创新在于提出了提示组合策略和box adapter，有效地弥合了LVLMs在时空理解上的差距。提示组合策略使LLM能够更好地理解用户意图与视频内容之间的关系，而box adapter则增强了视觉token对用户意图的感知能力。这两种策略的结合，使得LVLM能够更准确地生成符合用户意图的视频字幕。

关键设计：提示组合策略的具体实现方式未知，但其核心思想是利用LLM的推理能力，将用户意图提示和视频内容进行关联。Box Adapter的具体结构和参数设置未知，但其目标是增强视觉token的对象语义信息，使其包含用户意图的先验知识。损失函数的设计也未知，但应该包含对生成字幕的准确性和意图相关性的约束。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

IntentVCNet在多个开源LVLM上取得了state-of-the-art的结果，并在IntentVC挑战赛中获得了亚军。这些实验结果表明，该方法能够有效地提升LVLM生成意图导向视频字幕的能力。具体的性能数据和提升幅度未知，但论文强调了该方法在准确性和意图相关性方面的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能视频监控、视频内容检索、辅助视频编辑等领域。例如，在智能视频监控中，可以根据用户指定的行为意图，自动生成对监控视频的描述。在视频内容检索中，可以根据用户输入的意图，快速检索到包含特定对象或行为的视频片段。在辅助视频编辑中，可以根据用户的编辑意图，自动生成视频字幕或解说。

📄 摘要（原文）

Intent-oriented controlled video captioning aims to generate targeted descriptions for specific targets in a video based on customized user intent. Current Large Visual Language Models (LVLMs) have gained strong instruction following and visual comprehension capabilities. Although the LVLMs demonstrated proficiency in spatial and temporal understanding respectively, it was not able to perform fine-grained spatial control in time sequences in direct response to instructions. This substantial spatio-temporal gap complicates efforts to achieve fine-grained intention-oriented control in video. Towards this end, we propose a novel IntentVCNet that unifies the temporal and spatial understanding knowledge inherent in LVLMs to bridge the spatio-temporal gap from both prompting and model perspectives. Specifically, we first propose a prompt combination strategy designed to enable LLM to model the implicit relationship between prompts that characterize user intent and video sequences. We then propose a parameter efficient box adapter that augments the object semantic information in the global visual context so that the visual token has a priori information about the user intent. The final experiment proves that the combination of the two strategies can further enhance the LVLM's ability to model spatial details in video sequences, and facilitate the LVLMs to accurately generate controlled intent-oriented captions. Our proposed method achieved state-of-the-art results in several open source LVLMs and was the runner-up in the IntentVC challenge. Our code is available on https://github.com/thqiu0419/IntentVCNet.