VTimeCoT: Thinking by Drawing for Video Temporal Grounding and Reasoning

📄 arXiv: 2510.14672v1 📥 PDF

作者: Jinglei Zhang, Yuanfan Guo, Rolandos Alexandros Potamias, Jiankang Deng, Hang Xu, Chao Ma

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-16

备注: Accepted by ICCV 2025

💡 一句话要点

VTimeCoT：通过绘制视频进度条进行视频时序定位与推理

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

关键词: 视频时序定位 视频推理 多模态学习 大型语言模型 视觉时序CoT

📋 核心要点

  1. 现有MLLM在视频时序定位和推理方面存在不足，限制了其在实际视频理解系统中的应用。
  2. VTimeCoT通过模拟人类使用视频播放器进度条的方式，引入视觉时序CoT进行跨模态推理。
  3. 实验表明，VTimeCoT在视频时序定位和推理问答任务上，显著提升了Qwen2VL-7B和GPT4o等基线的性能。

📝 摘要（中文）

近年来，基于多模态大型语言模型（MLLM）的视频问答因LLM的显著进步而备受关注。然而，这些模型在视频时序定位和推理方面存在明显的不足，对有效现实世界视频理解系统的发展构成挑战。受到人类使用视频播放器与进度条交互以理解视频的启发，我们引入了VTimeCoT，这是一个简单但有效的免训练框架，专为高性能视频定位和推理而设计。该框架包含两个新颖的进度条视觉工具：即插即用进度条集成工具和高效高亮工具。此外，为了解决传统基于文本的思维链（CoT）方法的局限性，我们引入了一种视觉时序CoT过程，该过程集成了视频和文本之间的跨模态推理。我们的方法在Qwen2VL-7B和GPT4o基线上，在视频时序定位和基于推理的问答任务中都表现出显著的性能提升。最后，我们展示了所提出的框架实现了组合式和可解释的推理过程。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态大型语言模型（MLLM）在视频时序定位和推理方面的不足。现有方法主要依赖文本的思维链（CoT），缺乏对视频时序信息的有效利用，导致在需要精确定位和复杂推理的视频问答任务中表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是借鉴人类使用视频播放器进度条进行视频理解的方式，将视频时序信息以视觉化的形式融入到推理过程中。通过模拟进度条的交互，模型可以更好地理解视频的时间结构，从而提高时序定位和推理的准确性。

技术框架：VTimeCoT框架主要包含三个核心组件：1) 即插即用进度条集成工具，用于将视频进度条信息嵌入到MLLM中；2) 高效高亮工具，用于突出显示视频中的关键帧或片段；3) 视觉时序CoT过程，用于整合视频和文本信息，进行跨模态推理。整体流程是，首先利用进度条集成工具和高亮工具提取视频的时序特征，然后将这些特征与文本信息一起输入到MLLM中，最后通过视觉时序CoT过程进行推理和问答。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了视觉时序CoT过程，它将视频的时序信息以视觉化的方式融入到推理过程中，克服了传统文本CoT方法的局限性。与现有方法相比，VTimeCoT能够更好地利用视频的时间结构，从而提高时序定位和推理的准确性。

关键设计：进度条集成工具和高亮工具的具体实现细节未知，论文重点强调了视觉时序CoT过程的设计。该过程通过迭代地在视频和文本之间进行推理，逐步缩小目标片段的范围，最终实现精确定位和准确回答。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

VTimeCoT在Qwen2VL-7B和GPT4o基线上进行了实验，结果表明，该框架在视频时序定位和推理问答任务中都取得了显著的性能提升。具体的性能数据和提升幅度在论文中没有明确给出，属于未知信息。但论文强调了VTimeCoT实现了组合式和可解释的推理过程。

🎯 应用场景

VTimeCoT框架可应用于各种视频理解任务，例如视频问答、视频摘要、视频检索等。该研究的实际价值在于提升了MLLM在视频时序定位和推理方面的能力，使其能够更好地理解和利用视频的时间信息。未来，该框架有望应用于智能监控、自动驾驶、在线教育等领域，为人们提供更智能、更便捷的视频服务。

📄 摘要（原文）

In recent years, video question answering based on multimodal large language models (MLLM) has garnered considerable attention, due to the benefits from the substantial advancements in LLMs. However, these models have a notable deficiency in the domains of video temporal grounding and reasoning, posing challenges to the development of effective real-world video understanding systems. Inspired by how humans use video players to interact with the progress bar for video comprehension, we introduce VTimeCoT, a simple yet effective training-free framework, designed for high-performance video grounding and reasoning. The proposed framework incorporates two novel visual tools of the progress bar: a plug-and-play progress bar integration tool and a high-efficiency highlighting tool. In addition, to address the limitations of conventional text-based chain-of-thought (CoT) approaches, we introduce a visuotemporal CoT process that integrates cross-modality reasoning across both video and text. Our approach demonstrates significant performance improvements on both Qwen2VL-7B and GPT4o baselines in tasks of video temporal grounding and reasoning-based question answering. Finally, we showcase that the proposed framework achieves a compositional and interpretable reasoning process. Project page: https://vtimecot.github.io