Improving Temporal Understanding Logic Consistency in Video-Language Models via Attention Enhancement

📄 arXiv: 2510.08138v1 📥 PDF

作者: Chengzhi Li, Heyan Huang, Ping Jian, Zhen Yang, Yaning Tian

分类: cs.CV, cs.AI, cs.MM

发布日期: 2025-10-09

💡 一句话要点

提出时序条件注意力锐化(TCAS)方法，提升视频语言模型时序理解逻辑一致性

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

关键词: 视频语言模型 时序理解 逻辑一致性 注意力机制 跨模态学习

📋 核心要点

  1. 现有视频语言模型在处理基于相同视频内容的不同提问时，容易产生逻辑不一致的回答，根本原因尚不明确。
  2. 论文提出时序条件注意力锐化(TCAS)方法，通过增强模型区分不同时间戳视频token的能力，提升时序理解逻辑一致性。
  3. 实验表明，TCAS显著提升了视频语言模型的时间逻辑一致性，并在视频时序 grounding 任务中取得了性能提升。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)常常产生自相矛盾的输出，严重影响了它们的可靠性，并阻碍了它们在实际应用中的采用。在视频语言模型(Video-LLMs)中，这种现象最近引起了研究人员的关注。具体来说，这些模型无法对其基于 grounding 输出的释义问题提供逻辑上一致的响应。然而，这种现象的根本原因仍未得到充分探索。在这项工作中，我们采用了一种可解释性驱动的方法来分析、统计总结和干预该现象的潜在因素。我们发现，响应不一致的主要原因之一是跨模态注意力头无法有效地区分不同时间戳的视频 tokens。为了解决这个问题，我们提出了一种名为时序条件注意力锐化(TCAS)的注意力增强方法，该方法构建了一个基于注意力区分的增强目标，以增强模型的时间分辨率能力，从而提高其时间理解逻辑一致性。实验结果表明，我们的方法显著提高了 Video-LLMs 的时间逻辑一致性。进一步的可解释性分析表明，我们的方法确实提高了注意力头的时间可区分性，验证了我们的结论。此外，我们的方法在一般的视频时序 grounding 任务中也取得了性能提升，突出了时间逻辑一致性是时间理解的瓶颈。通过增强一致性，我们的方法推动了视频时间理解的显著进展。

🔬 方法详解

问题定义：视频语言模型在理解视频内容时，对于基于相同视频内容的不同提问，经常给出逻辑不一致的回答。现有方法缺乏对这种不一致性的深入分析，以及有效的解决方案。痛点在于跨模态注意力机制无法有效区分不同时间戳的视频 tokens，导致模型无法准确捕捉视频中的时序信息。

核心思路：核心思路是通过增强模型对不同时间戳视频 tokens 的区分能力，从而提高其时序理解的逻辑一致性。具体来说，通过引入一个额外的损失函数，鼓励注意力头更加关注不同时间戳之间的差异，从而提高模型的时间分辨率。

技术框架：整体框架是在现有的视频语言模型基础上，增加一个时序条件注意力锐化(TCAS)模块。该模块主要包含以下几个阶段：1) 从视频中提取视觉特征；2) 使用跨模态注意力机制将视觉特征与文本特征进行融合；3) 计算注意力头对不同时间戳视频 tokens 的区分度；4) 使用 TCAS 损失函数优化模型，增强注意力头的时间分辨率能力。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了时序条件注意力锐化(TCAS)方法，该方法通过构建一个基于注意力区分的增强目标，显式地提升模型的时间分辨率能力。与现有方法相比，TCAS 更加关注模型内部的注意力机制，通过优化注意力头的行为来提高模型的时序理解能力。

关键设计：TCAS 的关键设计在于 TCAS 损失函数。该损失函数的目标是最大化注意力头对不同时间戳视频 tokens 的区分度。具体来说，对于每个注意力头，计算其对不同时间戳视频 tokens 的注意力权重分布，然后使用交叉熵损失函数来鼓励这些分布之间的差异。此外，为了避免过度优化，还引入了一个正则化项，限制注意力权重的变化幅度。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的 TCAS 方法显著提高了视频语言模型的时间逻辑一致性。具体来说，在提出的评估指标上，TCAS 方法相比基线模型取得了显著的提升。此外，TCAS 方法还在一般的视频时序 grounding 任务中取得了性能提升，验证了时间逻辑一致性是时间理解的瓶颈。可解释性分析表明，TCAS 方法确实提高了注意力头的时间可区分性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能视频分析、视频问答、视频摘要等领域。通过提高视频语言模型的时序理解能力，可以使其更好地理解视频内容，从而为用户提供更准确、更可靠的服务。例如，在智能监控领域，可以利用该技术来识别异常行为；在视频搜索领域，可以利用该技术来提高搜索结果的准确性。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) often generate self-contradictory outputs, which severely impacts their reliability and hinders their adoption in practical applications. In video-language models (Video-LLMs), this phenomenon recently draws the attention of researchers. Specifically, these models fail to provide logically consistent responses to rephrased questions based on their grounding outputs. However, the underlying causes of this phenomenon remain underexplored. In this work, we adopt an interpretability-driven approach to analyze, statistically summarize, and intervention the potential factors of the phenomenon. We find that one of the primary reasons for the inconsistency in responses lies in the inability of cross-modal attention heads to effectively distinguish video tokens across different timestamps. To address this, we propose an attention enhancement method called Temporally Conditioned Attention Sharpening (TCAS), which constructs an enhancement objective based on attention distinctions to enhance the model's temporal resolution capability, thereby improving its temporal understanding logic consistency. Experimental results demonstrate that our method significantly enhances the temporal logic consistency of Video-LLMs. Further interpretability analyses reveal that our method indeed improves the temporal discriminability of attention heads, validating our conclusions. Additionally, our method achieves performance improvements in general video temporal grounding tasks, highlighting that temporal logic consistency is a bottleneck in temporal understanding. By enhancing consistency, our method drives significant progress in video temporal understanding.