T2VParser: Adaptive Decomposition Tokens for Partial Alignment in Text to Video Retrieval

📄 arXiv: 2507.20518v1 📥 PDF

作者: Yili Li, Gang Xiong, Gaopeng Gou, Xiangyan Qu, Jiamin Zhuang, Zhen Li, Junzheng Shi

分类: cs.CV, cs.MM

发布日期: 2025-07-28

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出T2VParser，通过自适应分解token实现文本到视频检索中的局部对齐。

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

关键词: 文本到视频检索 局部对齐 自适应分解token 跨模态学习 多模态表示

📋 核心要点

  1. 现有文本到视频检索方法忽略了视频信息比文本描述更丰富的事实，导致局部不对齐和不正确的监督。
  2. T2VParser通过引入自适应分解token，从文本和视频中提取多视角语义表示，实现更精确的局部对齐。
  3. 实验结果表明，T2VParser能够有效分解跨模态内容，实现准确的局部对齐，提升检索性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为T2VParser的模型，用于解决文本到视频检索中视频内容比文本描述更丰富导致的局部不对齐问题。该模型旨在更精确地对齐文本和视频之间的语义信息，同时保留预训练模型的知识。T2VParser通过引入自适应分解token，从文本和视频中提取多视角的语义表示，从而实现自适应的语义对齐，而不是对整个表示进行对齐。自适应分解token是一组跨模态共享的可学习token。实验结果表明，T2VParser通过有效的跨模态内容分解实现了精确的局部对齐。

🔬 方法详解

问题定义：文本到视频检索任务旨在训练模型以准确对齐视觉内容和文本描述。然而，视频通常包含比图像更丰富的信息。现有的视频-文本数据集中，文本描述只能反映视频内容的一部分，导致视频-文本匹配中的局部不对齐。直接对齐文本和视频表示可能导致不正确的监督，忽略了信息的不等价性。

核心思路：T2VParser的核心思路是通过自适应地分解文本和视频的语义表示，从而实现更精确的局部对齐。模型不是简单地对齐整个文本和视频的全局表示，而是提取多视角的语义信息，并找到它们之间的对应关系。

技术框架：T2VParser的整体框架包含文本编码器、视频编码器和自适应分解token模块。文本和视频首先通过各自的编码器提取特征，然后通过共享的自适应分解token模块进行分解，得到多视角的语义表示。最后，模型计算文本和视频表示之间的相似度，用于检索任务。

关键创新：T2VParser的关键创新在于引入了自适应分解token。这些token是可学习的，并且在文本和视频模态之间共享。通过这些token，模型可以自适应地提取文本和视频中相关的语义信息，从而实现更精确的局部对齐。与现有方法直接对齐全局表示不同，T2VParser关注于更细粒度的语义对应关系。

关键设计：自适应分解token的数量是一个关键参数，需要根据数据集的特点进行调整。损失函数通常包括一个对比损失，用于鼓励正样本对之间的相似度高于负样本对。网络结构方面，文本和视频编码器可以使用预训练的Transformer模型，例如BERT或CLIP。具体的训练策略和超参数设置需要根据实验结果进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，T2VParser通过有效的跨模态内容分解实现了精确的局部对齐，在文本到视频检索任务上取得了显著的性能提升。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找，此处未知。

🎯 应用场景

T2VParser可应用于视频内容理解、视频检索、视频推荐等领域。通过更精确地对齐文本和视频信息，可以提升检索的准确性和相关性，改善用户体验。该研究对于开发更智能的视频分析和理解系统具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Text-to-video retrieval essentially aims to train models to align visual content with textual descriptions accurately. Due to the impressive general multimodal knowledge demonstrated by image-text pretrained models such as CLIP, existing work has primarily focused on extending CLIP knowledge for video-text tasks. However, videos typically contain richer information than images. In current video-text datasets, textual descriptions can only reflect a portion of the video content, leading to partial misalignment in video-text matching. Therefore, directly aligning text representations with video representations can result in incorrect supervision, ignoring the inequivalence of information. In this work, we propose T2VParser to extract multiview semantic representations from text and video, achieving adaptive semantic alignment rather than aligning the entire representation. To extract corresponding representations from different modalities, we introduce Adaptive Decomposition Tokens, which consist of a set of learnable tokens shared across modalities. The goal of T2VParser is to emphasize precise alignment between text and video while retaining the knowledge of pretrained models. Experimental results demonstrate that T2VParser achieves accurate partial alignment through effective cross-modal content decomposition. The code is available at https://github.com/Lilidamowang/T2VParser.