PixFoundation 2.0: Do Video Multi-Modal LLMs Use Motion in Visual Grounding?
作者: Mennatullah Siam
分类: cs.CV
发布日期: 2025-09-02
备注: Work under review in NeurIPS 2025 with the title "Are we using Motion in Referring Segmentation? A Motion-Centric Evaluation"
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
PixFoundation 2.0：探究视频多模态LLM在视觉定位中是否利用运动信息
🎯 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: 视频多模态LLM 视觉定位 运动信息 基准测试 运动理解
📋 核心要点
- 现有视频多模态LLM在像素级视觉定位中对运动信息的利用不足，缺乏针对性评估。
- 提出MoCentric-Bench基准测试和四种运动中心探测技术，用于评估模型理解和利用运动信息的能力。
- 实验表明现有模型依赖静态外观线索，通过运动中心自适应技术，模型性能在MoCentric-Bench上得到提升。
📝 摘要（中文）
多模态大型语言模型(MLLM)在图像和文本模态上展现了令人印象深刻的泛化能力。虽然它们在视频领域的扩展已经实现了视频问答和视频字幕等任务，但其像素级视觉定位能力的研究较少。本文提出了一个重要问题：在像素级视觉定位中是否使用了运动信息，以及视频MLLM是否能够根据描述运动模式的自然语言表达式来分割对象。我们指出了当前基准测试的不足，表明单帧通常足以捕捉运动参考表达，而无需任何时间推理。为此，我们引入了四种以运动为中心的探测技术，专门为视觉定位任务设计，以研究视频MLLM识别真假运动以及掌握运动顺序的能力。因此，我们提供了一个以运动为中心的基准测试MoCentric-Bench。它确保视频MLLM在评估时能够利用运动和语言之间的交互，而不是被现有视觉定位数据集中强调的静态外观线索所主导。我们进一步建立了强大的单图像基线，其性能与先前方法相当或优于先前方法。最后，我们探索了简单的以运动为中心的自适应技术，这些技术在我们的MoCentric-Bench上提供了最先进的性能。我们的以运动为中心的基准测试、评估和发现挑战了未来的模型，以改进视频中的密集时空定位和像素级理解。代码和数据集将在https://github.com/MSiam/PixFoundation-2.0.git上公开。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频多模态LLM在视觉定位任务中，对运动信息的利用程度不足。现有基准测试容易被静态外观线索主导，无法有效评估模型对运动的理解能力。因此，需要设计新的基准测试和评估方法，以更准确地衡量模型在视频中利用运动信息进行视觉定位的能力。
核心思路：论文的核心思路是构建一个以运动为中心的视觉定位基准测试MoCentric-Bench，并设计相应的评估方法，迫使模型更多地关注运动信息，而不是仅仅依赖静态外观。通过引入真假运动辨别和运动顺序理解等任务，来考察模型对运动信息的理解和利用能力。
技术框架：论文主要包含以下几个部分：1) 分析现有视觉定位基准测试的局限性；2) 提出MoCentric-Bench基准测试，包含多个运动相关的视觉定位任务；3) 设计四种运动中心探测技术，用于评估模型性能；4) 建立单图像基线，并与现有方法进行比较；5) 探索运动中心自适应技术，提升模型在MoCentric-Bench上的性能。
关键创新：论文的关键创新在于提出了MoCentric-Bench，这是一个专门针对视频多模态LLM运动理解能力的视觉定位基准测试。与现有基准测试相比，MoCentric-Bench更强调运动信息的重要性，能够更有效地评估模型在视频中利用运动信息进行视觉定位的能力。此外，论文还提出了四种运动中心探测技术，为评估模型性能提供了新的思路。
关键设计：MoCentric-Bench包含多种运动相关的视觉定位任务，例如真假运动辨别、运动顺序理解等。这些任务的设计旨在考察模型对不同类型运动信息的理解能力。运动中心自适应技术可能包括对模型进行微调，使其更加关注运动特征，或者引入新的损失函数来鼓励模型学习运动信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了MoCentric-Bench基准测试，并证明现有模型在利用运动信息方面存在不足。通过简单的运动中心自适应技术，模型在MoCentric-Bench上的性能得到了显著提升，表明了该基准测试的有效性和运动信息的重要性。具体性能数据和提升幅度将在论文中详细展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于视频监控、自动驾驶、机器人导航等领域，提升机器在复杂动态环境中感知和理解能力。通过更有效地利用视频中的运动信息，可以提高目标检测、跟踪和行为识别的准确性和鲁棒性，为智能系统的发展提供更可靠的基础。
📄 摘要（原文）
Multi-modal large language models (MLLMs) have shown impressive generalization across tasks using images and text modalities. While their extension to video has enabled tasks such as video question answering and video captioning, their pixel-level visual grounding abilities are less studied. In this work, we raise the pertinent question of whether motion is used in pixel-level visual grounding and whether video MLLMs can segment objects based on natural language expressions describing their motion patterns. We identify the shortcomings in the current benchmarks, where we show that a single frame can often suffice for capturing the motion referring expression without any temporal reasoning. To address this, we introduce four motion-centric probing techniques, particularly designed for the visual grounding task, to study video MLLMs' ability to identify true motion from a fake one and their ability to grasp the motion order. Consequently, we provide a motion-centric benchmark, MoCentric-Bench. It ensures that video MLLMs are evaluated towards leveraging the interaction between motion and language rather than being dominated by static appearance cues emphasized in existing visual grounding datasets. We further establish strong single-image baselines that are on par with or outperform prior methods. Finally, we explore simple motion-centric adaptation techniques that provide state-of-the-art performance on our MoCentric-Bench. Our motion-centric benchmark, evaluation and findings challenge future models to improve dense spatiotemporal grounding and pixel-level understanding within videos. Code and datasets will be made publicly available at https://github.com/MSiam/PixFoundation-2.0.git.