VisualTrans: A Benchmark for Real-World Visual Transformation Reasoning
作者: Yuheng Ji, Yipu Wang, Yuyang Liu, Xiaoshuai Hao, Yue Liu, Yuting Zhao, Huaihai Lyu, Xiaolong Zheng
分类: cs.CV
发布日期: 2025-08-06
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出VisualTrans以解决现实场景中的视觉转化推理问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉转化推理 人机交互 基准测试 动态场景理解 因果推理 多模态模型 数据构建
📋 核心要点
- 现有的视觉转化推理基准测试存在模拟与现实之间的差距，任务复杂性不足，推理覆盖不全等问题，限制了其实际应用。
- 本文提出VisualTrans基准，专门针对现实人机交互场景设计，涵盖多样化的操作任务并系统评估推理维度。
- 实验结果显示，尽管现有视觉-语言模型在静态空间任务中表现良好，但在动态多步骤推理场景中存在明显不足，特别是在中间状态识别和转化序列规划方面。
📝 摘要（中文）
视觉转化推理（VTR）是智能体理解动态场景、建模因果关系和预测未来状态的重要认知能力。然而，现有基准测试存在模拟与现实差距、任务复杂性有限和推理覆盖不全等问题，限制了其在实际场景中的应用。为了解决这些问题，本文提出了VisualTrans，这是首个专门为现实人机交互场景设计的VTR综合基准。VisualTrans涵盖12个语义多样的操作任务，并通过6种明确的子任务类型系统评估空间、程序和定量三大推理维度。该基准提供472对高质量的问答对，支持多种格式，包括选择题、开放式计数和目标枚举。我们还引入了一个可扩展的数据构建流程，确保最终基准的高质量和可解释性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有视觉转化推理基准在模拟与现实场景之间的差距、任务复杂性不足以及推理覆盖不全的问题。
核心思路：通过引入VisualTrans基准，系统性地评估人机交互场景中的视觉转化推理，涵盖多种操作任务和推理维度，以提升智能体的推理能力。
技术框架：整体架构包括数据构建流程、任务选择、图像对提取、自动化元数据注释和结构化问题生成等模块，确保数据的多样性和高质量。
关键创新：VisualTrans是首个全面针对现实场景设计的VTR基准，涵盖12个操作任务和472个高质量问答对，显著提升了推理的复杂性和覆盖面。
关键设计：在数据构建过程中，采用第一人称操作视频进行任务选择和图像提取，并利用大型多模态模型进行自动化注释，确保生成的问题具有高质量和可解释性。
📊 实验亮点
实验结果表明，尽管现有的视觉-语言模型在静态空间任务中表现良好，但在动态多步骤推理场景中存在明显不足，尤其是在中间状态识别和转化序列规划方面，显示出在时间建模和因果推理上的根本弱点。这为未来研究指明了方向。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动驾驶、虚拟现实等，能够帮助智能系统更好地理解和预测人机交互中的动态变化，从而提升其决策能力和执行效率。未来，VisualTrans基准有望推动更强大的视觉转化推理系统的发展，促进智能体在复杂环境中的应用。
📄 摘要（原文）
Visual transformation reasoning (VTR) is a vital cognitive capability that empowers intelligent agents to understand dynamic scenes, model causal relationships, and predict future states, and thereby guiding actions and laying the foundation for advanced intelligent systems. However, existing benchmarks suffer from a sim-to-real gap, limited task complexity, and incomplete reasoning coverage, limiting their practical use in real-world scenarios. To address these limitations, we introduce VisualTrans, the first comprehensive benchmark specifically designed for VTR in real-world human-object interaction scenarios. VisualTrans encompasses 12 semantically diverse manipulation tasks and systematically evaluates three essential reasoning dimensions - spatial, procedural, and quantitative - through 6 well-defined subtask types. The benchmark features 472 high-quality question-answer pairs in various formats, including multiple-choice, open-ended counting, and target enumeration. We introduce a scalable data construction pipeline built upon first-person manipulation videos, which integrates task selection, image pair extraction, automated metadata annotation with large multimodal models, and structured question generation. Human verification ensures the final benchmark is both high-quality and interpretable. Evaluations of various state-of-the-art vision-language models show strong performance in static spatial tasks. However, they reveal notable shortcomings in dynamic, multi-step reasoning scenarios, particularly in areas like intermediate state recognition and transformation sequence planning. These findings highlight fundamental weaknesses in temporal modeling and causal reasoning, providing clear directions for future research aimed at developing more capable and generalizable VTR systems. The dataset and code are available at https://github.com/WangYipu2002/VisualTrans.