ChronoForge-RL: Chronological Forging through Reinforcement Learning for Enhanced Video Understanding

📄 arXiv: 2509.15800v1 📥 PDF

作者: Kehua Chen

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-09-19

备注: 10 pages, 2 figures

💡 一句话要点

ChronoForge-RL：通过强化学习的时序锻造增强视频理解

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视频理解 强化学习 关键帧选择 时间顶点蒸馏 对比学习 策略优化 计算效率

📋 核心要点

  1. 现有视频理解方法难以处理高密度视频，且均匀采样无法有效提取关键帧。
  2. ChronoForge-RL通过时间顶点蒸馏和关键帧感知的群体相对策略优化，选择信息量大的帧。
  3. 实验表明，ChronoForge-RL在VideoMME和LVBench上显著超越基线，7B模型性能媲美72B模型。

📝 摘要（中文）

当前最先进的视频理解方法通常面临两个关键挑战：一是处理密集视频内容中每一帧的计算量过大，二是使用简单的均匀采样策略难以识别语义上重要的帧。本文提出了一种新的视频理解框架ChronoForge-RL，它结合了时间顶点蒸馏（TAD）和关键帧感知的群体相对策略优化（KF-GRPO）来解决这些问题。具体来说，我们引入了一种可微的关键帧选择机制，通过一个三阶段过程系统地识别语义拐点，从而提高计算效率并保留时间信息。然后，提出了两个特定的模块来实现有效的时间推理：首先，TAD利用变化评分、拐点检测和优先蒸馏来选择信息量最大的帧。其次，我们引入了KF-GRPO，它实现了一种对比学习范式，具有显着性增强的奖励机制，明确地激励模型利用帧内容和时间关系。最后，与基线方法相比，我们提出的ChronoForge-RL在VideoMME上实现了69.1％，在LVBench上实现了52.7％，明显超过了以前的方法，同时使我们的7B参数模型能够实现与72B参数替代方案相当的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视频理解中计算效率和关键帧选择的问题。现有方法要么处理所有帧导致计算量巨大，要么使用简单的均匀采样策略，无法有效识别视频中语义上重要的帧，导致性能瓶颈。

核心思路：论文的核心思路是通过强化学习自动选择视频中的关键帧，并利用这些关键帧进行视频理解。通过学习一个策略，模型能够自适应地选择信息量最大的帧，从而在保证性能的同时降低计算成本。这种方法避免了对所有帧进行处理，也优于简单的均匀采样。

技术框架：ChronoForge-RL框架包含两个主要模块：时间顶点蒸馏（TAD）和关键帧感知的群体相对策略优化（KF-GRPO）。TAD负责初步的关键帧选择，KF-GRPO则通过强化学习进一步优化关键帧的选择策略。整体流程包括：1. TAD进行初步关键帧选择；2. KF-GRPO利用强化学习优化选择策略；3. 使用选择的关键帧进行视频理解任务。

关键创新：该论文的关键创新在于将强化学习引入到视频关键帧选择中，并设计了KF-GRPO模块。KF-GRPO通过对比学习范式和显著性增强的奖励机制，显式地激励模型利用帧内容和时间关系，从而学习到更有效的关键帧选择策略。与传统的基于规则或均匀采样的关键帧选择方法相比，该方法能够自适应地选择信息量最大的帧。

关键设计：TAD模块包含变化评分、拐点检测和优先蒸馏三个阶段，用于初步选择信息量大的帧。KF-GRPO模块使用Actor-Critic架构，Actor负责选择关键帧，Critic负责评估选择策略的优劣。奖励函数的设计至关重要，论文使用了显著性增强的奖励机制，鼓励模型选择包含重要信息的帧。损失函数方面，使用了对比学习损失，鼓励模型学习到区分不同帧之间差异的能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ChronoForge-RL在VideoMME和LVBench数据集上取得了显著的性能提升。在VideoMME上，ChronoForge-RL达到了69.1%的准确率，在LVBench上达到了52.7%的准确率，明显超过了基线方法。更重要的是，该方法使得一个7B参数的模型能够达到与72B参数的模型相当的性能，表明了该方法在降低计算成本方面的有效性。

🎯 应用场景

ChronoForge-RL可应用于各种视频理解任务，例如视频分类、视频摘要、视频检索等。该方法能够有效降低计算成本，提高视频理解的效率和准确性。在资源受限的场景下，例如移动设备或边缘计算平台，该方法具有重要的应用价值。未来，该方法可以扩展到更复杂的视频理解任务，例如视频问答、视频生成等。

📄 摘要（原文）

Current state-of-the-art video understanding methods typically struggle with two critical challenges: (1) the computational infeasibility of processing every frame in dense video content and (2) the difficulty in identifying semantically significant frames through naive uniform sampling strategies. In this paper, we propose a novel video understanding framework, called ChronoForge-RL, which combines Temporal Apex Distillation (TAD) and KeyFrame-aware Group Relative Policy Optimization (KF-GRPO) to tackle these issues. Concretely, we introduce a differentiable keyframe selection mechanism that systematically identifies semantic inflection points through a three-stage process to enhance computational efficiency while preserving temporal information. Then, two particular modules are proposed to enable effective temporal reasoning: Firstly, TAD leverages variation scoring, inflection detection, and prioritized distillation to select the most informative frames. Secondly, we introduce KF-GRPO which implements a contrastive learning paradigm with a saliency-enhanced reward mechanism that explicitly incentivizes models to leverage both frame content and temporal relationships. Finally, our proposed ChronoForge-RL achieves 69.1% on VideoMME and 52.7% on LVBench compared to baseline methods, clearly surpassing previous approaches while enabling our 7B parameter model to achieve performance comparable to 72B parameter alternatives.