Do Video Language Models Really Know Where to Look? Diagnosing Attention Failures in Video Language Models

📄 arXiv: 2509.01167v1 📥 PDF

作者: Hyunjong Ok, Jaeho Lee

分类: cs.CV, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-09-01

备注: preprint

💡 一句话要点

诊断视频语言模型注意力失效问题，揭示关键帧选择的局限性

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

关键词: 视频语言模型 关键帧选择 注意力机制 多模态学习 视频理解

📋 核心要点

  1. 现有视频语言模型依赖视觉-语言编码器进行关键帧采样，但其有效性未经验证。
  2. 论文通过实验诊断现有视觉编码器在关键帧选择上的不足，揭示注意力机制的失效。
  3. 研究表明，需要开发更有效的关键帧识别技术，以提升视频语言模型的性能。

📝 摘要（中文）

近年来，多模态大型语言模型（MLLM）在视频理解任务中取得了显著进展。为了避免处理所有帧带来的巨大计算成本，这些模型通常依赖于由视觉-语言编码器（例如，SigLIP）引导的关键帧采样方法。然而，这些编码器是否能够真正识别出信息量最大的帧仍然不清楚。本文通过多个经验性证据表明，流行的视觉编码器在识别 MLLM 应该关注视频内部哪些部分以适当处理给定的文本查询方面存在严重不足。我们的研究结果表明，开发更好的关键帧识别技术对于高效的视频 MLLM 来说可能是必要的。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视频语言模型为了降低计算成本，通常采用基于视觉-语言编码器的关键帧采样方法。然而，这些编码器在选择最具信息量的关键帧时可能存在问题，导致模型无法有效理解视频内容。现有方法的痛点在于，关键帧的选择可能并非真正基于对视频内容和文本查询的深入理解，而是依赖于一些启发式规则或简单的视觉特征。

核心思路：论文的核心思路是通过设计一系列诊断实验，来评估现有视觉-语言编码器在关键帧选择上的能力。通过分析模型在不同场景下的表现，揭示其在注意力机制上的不足，从而验证关键帧选择方法存在局限性。这种诊断方法能够帮助研究人员更好地理解模型的行为，并为改进关键帧选择策略提供指导。

技术框架：论文主要通过实验分析来诊断现有模型的不足，并没有提出新的模型架构。其技术框架可以概括为：1) 选择具有代表性的视频语言模型和视觉-语言编码器；2) 设计一系列针对性的测试用例，涵盖不同的视频内容和文本查询；3) 分析模型在这些测试用例上的表现，评估其关键帧选择的有效性；4) 总结实验结果，揭示模型在注意力机制上的不足。

关键创新：论文的关键创新在于其诊断方法，它提供了一种系统性的方式来评估视频语言模型在关键帧选择上的能力。通过这种诊断，研究人员可以更清晰地了解模型的优点和不足，从而为未来的研究方向提供指导。与以往的研究不同，该论文并没有直接提出新的模型或算法，而是专注于分析现有模型的行为，并揭示其潜在的问题。

关键设计：论文的关键设计在于测试用例的设计，这些用例需要能够有效地评估模型在不同场景下的关键帧选择能力。具体的测试用例设计细节未知，但可以推测其会涵盖不同的视频内容（例如，动作、场景、对象）和文本查询（例如，描述、问题、指令）。此外，论文可能还会关注一些关键的参数设置，例如，关键帧的数量、采样频率等，以评估这些参数对模型性能的影响。

📊 实验亮点

论文通过实验证明，现有的视觉编码器在识别视频中关键帧方面存在不足，无法准确捕捉与文本查询相关的信息。具体性能数据未知，但研究结果表明，改进关键帧识别技术对于提升视频语言模型的性能至关重要。该研究为未来视频语言模型的研究方向提供了有价值的指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频内容理解、智能监控、视频检索、视频摘要等领域。通过改进关键帧选择技术，可以提升视频语言模型在这些应用中的性能和效率。未来的研究可以探索更有效的注意力机制和关键帧选择策略，从而实现更智能、更高效的视频理解系统。

📄 摘要（原文）

Recent advances in multimodal large language models (MLLMs) have led to much progress in video understanding tasks. To avoid the heavy computational cost of processing all frames, these models typically rely on keyframe sampling methods guided by vision-language encoders (\textit{e.g.,} SigLIP). However, it remains unclear whether such encoders can truly identify the most informative frames. In this work, we provide several empirical pieces of evidence revealing that popular vision encoders critically suffer from their limited capability to identify where the MLLM should look inside the video to handle the given textual query appropriately. Our findings suggest that the development of better keyframe identification techniques may be necessary for efficient video MLLMs.