SeViCES: Unifying Semantic-Visual Evidence Consensus for Long Video Understanding

📄 arXiv: 2510.20622v1 📥 PDF

作者: Yuan Sheng, Yanbin Hao, Chenxu Li, Shuo Wang, Xiangnan He

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-23

💡 一句话要点

提出SeViCES框架，通过语义-视觉共识提升长视频理解能力

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

关键词: 长视频理解 视频大语言模型 语义视觉共识 关键帧选择 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有长视频理解方法忽略时间依赖或依赖单模态证据，难以提供完整上下文。
  2. SeViCES框架通过语义和视觉共识选择关键帧，并细化答案以提高一致性。
  3. 实验表明，SeViCES在长视频理解任务上显著优于现有方法，提升了准确性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

长视频理解因其复杂、多样和时间分散的内容而极具挑战性。尽管视频大语言模型(Video-LLMs)可以处理长达数十分钟的视频，但将其应用于真正长的序列在计算上是难以承受的，并且常常导致不集中或不一致的推理。一个有希望的解决方案是仅选择最具信息量的帧，然而，现有方法通常忽略时间依赖性或依赖于单模态证据，限制了它们提供完整和查询相关上下文的能力。我们提出了一种语义-视觉共识证据选择(SeViCES)框架，用于有效和可靠的长视频理解。SeViCES是免训练且模型无关的，并引入了两个关键组件。语义-视觉共识帧选择(SVCFS)模块通过(1)一个利用LLM对字幕进行推理的时间感知语义分支，以及(2)一个通过互信息将嵌入与语义分数对齐的聚类引导视觉分支来选择帧。答案共识细化(ACR)模块通过融合证据和约束答案空间来进一步解决基于语义和基于视觉的预测之间的不一致性。在长视频理解基准上的大量实验表明，SeViCES在准确性和鲁棒性方面始终优于最先进的方法，证明了共识驱动的证据选择对于Video-LLMs的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：长视频理解任务面临的关键挑战在于如何从冗长且信息分散的视频中提取关键信息，以便进行准确的推理和理解。现有方法，如直接应用Video-LLMs，计算成本高昂且容易产生不一致的推理结果。而基于关键帧选择的方法，往往忽略了视频帧之间的时间依赖关系，或者仅依赖单一模态的信息，导致上下文信息不完整，影响最终的理解效果。

核心思路：SeViCES的核心思路是通过语义和视觉信息的共识来选择最具代表性的视频帧，并利用这些帧进行后续的推理和预测。这种共识机制旨在融合不同模态的优势，弥补单一模态的不足，从而提供更全面和可靠的上下文信息。通过在语义和视觉层面进行信息对齐和融合，可以有效减少噪声干扰，提高关键帧选择的准确性。

技术框架：SeViCES框架主要包含两个核心模块：语义-视觉共识帧选择(SVCFS)和答案共识细化(ACR)。SVCFS模块首先通过时间感知语义分支和聚类引导视觉分支分别提取语义和视觉特征。语义分支利用LLM对视频字幕进行推理，捕捉视频内容的高层语义信息。视觉分支则通过聚类方法对视频帧的视觉特征进行分组，并利用互信息将视觉嵌入与语义分数对齐。ACR模块则负责融合语义和视觉分支的预测结果，并通过约束答案空间来进一步提高预测的一致性和准确性。

关键创新：SeViCES的关键创新在于其共识驱动的证据选择机制。与以往依赖单一模态或简单融合的方法不同，SeViCES强调语义和视觉信息之间的相互验证和补充。通过SVCFS模块，框架能够选择既具有代表性又与查询相关的关键帧，从而为后续的推理提供更可靠的依据。ACR模块则进一步利用共识机制来消除不同模态之间的预测差异，提高最终结果的准确性。

关键设计：在SVCFS模块中，时间感知语义分支利用LLM进行推理，需要选择合适的LLM模型和prompt设计。聚类引导视觉分支则需要选择合适的聚类算法和特征提取方法，并设计互信息损失函数来对齐视觉嵌入和语义分数。在ACR模块中，需要设计合适的融合策略和答案空间约束方法，以平衡不同模态的贡献并提高预测的一致性。具体的参数设置和网络结构等细节需要在实验中进行调整和优化。

📊 实验亮点

SeViCES在长视频理解基准测试中表现出色，显著优于现有方法。实验结果表明，SeViCES在准确性和鲁棒性方面均取得了显著提升，证明了共识驱动的证据选择对于Video-LLMs的重要性。具体性能数据和对比基线信息需要在论文中查找，此处无法提供。

🎯 应用场景

SeViCES框架可广泛应用于长视频理解相关的领域，如视频监控、自动驾驶、在线教育、电影分析等。通过提取关键信息并进行有效推理，该框架能够帮助人们更好地理解和利用长视频内容，例如，在视频监控中快速定位异常事件，在自动驾驶中理解复杂的交通场景，在在线教育中提取课程重点，在电影分析中理解剧情发展。

📄 摘要（原文）

Long video understanding remains challenging due to its complex, diverse, and temporally scattered content. Although video large language models (Video-LLMs) can process videos lasting tens of minutes, applying them to truly long sequences is computationally prohibitive and often leads to unfocused or inconsistent reasoning. A promising solution is to select only the most informative frames, yet existing approaches typically ignore temporal dependencies or rely on unimodal evidence, limiting their ability to provide complete and query-relevant context. We propose a Semantic-Visual Consensus Evidence Selection (SeViCES) framework for effective and reliable long video understanding. SeViCES is training-free and model-agnostic, and introduces two key components. The Semantic-Visual Consensus Frame Selection (SVCFS) module selects frames through (1) a temporal-aware semantic branch that leverages LLM reasoning over captions, and (2) a cluster-guided visual branch that aligns embeddings with semantic scores via mutual information. The Answer Consensus Refinement (ACR) module further resolves inconsistencies between semantic- and visual-based predictions by fusing evidence and constraining the answer space. Extensive experiments on long video understanding benchmarks show that SeViCES consistently outperforms state-of-the-art methods in both accuracy and robustness, demonstrating the importance of consensus-driven evidence selection for Video-LLMs.