A Survey on Video Temporal Grounding with Multimodal Large Language Model

📄 arXiv: 2508.10922v1 📥 PDF

作者: Jianlong Wu, Wei Liu, Ye Liu, Meng Liu, Liqiang Nie, Zhouchen Lin, Chang Wen Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-07

备注: 20 pages,6 figures,survey

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

综述：基于多模态大语言模型的视频时序定位研究进展

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频时序定位 多模态大语言模型 视频理解 时间推理 零样本学习

📋 核心要点

  1. 现有视频时序定位方法在细粒度理解和泛化能力上存在不足，难以适应复杂场景。
  2. 该综述聚焦于利用多模态大语言模型提升视频时序定位性能，强调模型架构和训练策略。
  3. 论文总结了现有VTG-MLLM方法在不同数据集上的表现，并指出了未来研究方向。

📝 摘要（中文）

视频时序定位(VTG)的最新进展显著提升了细粒度视频理解能力，这主要得益于多模态大语言模型(MLLM)的发展。基于MLLM的VTG方法(VTG-MLLM)凭借其卓越的多模态理解和推理能力，正逐渐超越传统的微调方法。它们不仅取得了具有竞争力的性能，还在零样本、多任务和多领域设置中的泛化方面表现出色。尽管关于通用视频-语言理解的综述很多，但专门针对VTG-MLLM的全面回顾仍然很少。为了填补这一空白，本综述通过一个三维分类法系统地考察了当前关于VTG-MLLM的研究：1) MLLM的功能角色，强调其架构意义；2) 训练范式，分析时间推理和任务适应的策略；3) 视频特征处理技术，决定时空表示的有效性。我们进一步讨论了基准数据集、评估协议，并总结了经验发现。最后，我们指出了现有的局限性，并提出了有希望的研究方向。更多资源和细节，请访问我们的GitHub仓库：https://github.com/ki-lw/Awesome-MLLMs-for-Video-Temporal-Grounding。

🔬 方法详解

问题定义：视频时序定位(VTG)旨在根据给定的文本查询，在视频中找到对应的时间片段。传统方法通常依赖于微调的视频-语言模型，这些模型在特定数据集上表现良好，但在零样本、多任务和多领域设置下的泛化能力较弱。此外，如何有效地利用视频中的时空信息也是一个挑战。

核心思路：本综述的核心思路是系统性地分析基于多模态大语言模型(MLLM)的VTG方法。MLLM具有强大的多模态理解和推理能力，可以直接应用于VTG任务，无需大量的特定任务微调。通过分析MLLM在VTG中的功能角色、训练范式和视频特征处理技术，可以更好地理解和利用MLLM的优势。

技术框架：该综述采用三维分类法来组织和分析VTG-MLLM方法：1) MLLM的功能角色：分析MLLM在VTG任务中扮演的角色，例如特征提取器、上下文编码器或决策器；2) 训练范式：研究不同的训练策略，包括预训练、微调、对比学习等，以及如何进行时间推理和任务适应；3) 视频特征处理技术：考察不同的视频特征提取方法，例如2D CNN、3D CNN、Transformer等，以及如何有效地表示视频的时空信息。

关键创新：该综述的关键创新在于它首次系统性地回顾了基于MLLM的VTG方法。之前的综述主要关注传统的微调方法，而忽略了MLLM在VTG中的潜力。通过对MLLM的功能角色、训练范式和视频特征处理技术进行深入分析，该综述为研究人员提供了一个全面的视角，帮助他们更好地理解和利用MLLM来解决VTG问题。

关键设计：该综述没有提出新的模型或算法，而是对现有方法进行了分类和总结。关键设计在于其三维分类法，该分类法可以帮助研究人员从不同的角度理解VTG-MLLM方法。此外，该综述还讨论了基准数据集、评估协议，并总结了经验发现，为未来的研究提供了指导。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述总结了当前VTG-MLLM方法在多个基准数据集上的表现，并指出了MLLM在零样本、多任务和多领域设置下的优越泛化能力。通过对比不同方法的性能，该综述为研究人员提供了选择合适模型的参考依据。此外，该综述还指出了现有方法的局限性，并提出了未来研究方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能视频分析、视频检索、人机交互等领域。例如，在视频监控中，可以通过文本查询快速定位到特定事件发生的时间片段。在教育领域，可以根据学生的提问，快速找到视频课程中对应的讲解内容。未来，随着MLLM的不断发展，VTG技术将在更多领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

The recent advancement in video temporal grounding (VTG) has significantly enhanced fine-grained video understanding, primarily driven by multimodal large language models (MLLMs). With superior multimodal comprehension and reasoning abilities, VTG approaches based on MLLMs (VTG-MLLMs) are gradually surpassing traditional fine-tuned methods. They not only achieve competitive performance but also excel in generalization across zero-shot, multi-task, and multi-domain settings. Despite extensive surveys on general video-language understanding, comprehensive reviews specifically addressing VTG-MLLMs remain scarce. To fill this gap, this survey systematically examines current research on VTG-MLLMs through a three-dimensional taxonomy: 1) the functional roles of MLLMs, highlighting their architectural significance; 2) training paradigms, analyzing strategies for temporal reasoning and task adaptation; and 3) video feature processing techniques, which determine spatiotemporal representation effectiveness. We further discuss benchmark datasets, evaluation protocols, and summarize empirical findings. Finally, we identify existing limitations and propose promising research directions. For additional resources and details, readers are encouraged to visit our repository at https://github.com/ki-lw/Awesome-MLLMs-for-Video-Temporal-Grounding.