Towards Universal Video Retrieval: Generalizing Video Embedding via Synthesized Multimodal Pyramid Curriculum

📄 arXiv: 2510.27571v1 📥 PDF

作者: Zhuoning Guo, Mingxin Li, Yanzhao Zhang, Dingkun Long, Pengjun Xie, Xiaowen Chu

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.IR, cs.LG

发布日期: 2025-10-31

💡 一句话要点

提出通用视频检索框架，通过合成多模态金字塔课程泛化视频嵌入

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

关键词: 视频检索 通用性 多模态学习 零样本学习 数据合成

📋 核心要点

  1. 现有视频检索方法在狭窄基准上训练，缺乏多维度泛化能力，限制了通用性。
  2. 论文提出协同设计的框架，包含评估基准、数据合成和模态金字塔课程学习。
  3. 实验表明，该方法在通用视频检索基准上实现了最先进的零样本泛化性能。

📝 摘要（中文）

当前视频检索范式存在结构性偏差，狭隘的基准测试鼓励了相应有限的数据和单任务训练。因此，由于缺乏定义和要求多维度泛化的诊断性评估，通用能力受到抑制。为了打破这个循环，我们提出了一个建立在评估、数据和建模协同设计之上的框架。首先，我们建立了通用视频检索基准（UVRB），它包含16个数据集，旨在不仅衡量性能，还诊断跨任务和领域的关键能力差距。其次，在UVRB诊断的指导下，我们引入了一个可扩展的合成工作流程，生成155万个高质量的pair，以填充通用性所需的语义空间。最后，我们设计了模态金字塔，这是一种课程，通过显式利用我们多样化数据中的潜在互连来训练我们的通用视频嵌入器（GVE）。大量实验表明，GVE在UVRB上实现了最先进的零样本泛化。特别是，我们的分析表明，流行的基准测试不能很好地预测通用能力，并且部分相关的检索是一种主要的但被忽视的场景。总的来说，我们的协同设计框架提供了一条摆脱有限范围并朝着真正通用视频检索发展的实用路径。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频检索方法通常在特定数据集上进行训练和评估，导致模型在面对新的、未见过的数据集时表现不佳，缺乏通用性。流行的基准测试无法准确预测模型在实际应用中的泛化能力，并且忽略了部分相关检索这一重要场景。

核心思路：论文的核心思路是通过协同设计评估基准、数据合成和模型训练，从而提升视频检索模型的通用性。具体来说，首先构建一个包含多个数据集的通用视频检索基准，用于诊断模型在不同任务和领域的能力差距。然后，通过合成高质量的数据来扩充训练集，并设计模态金字塔课程学习策略，引导模型学习不同模态之间的关联。

技术框架：该框架包含三个主要组成部分：通用视频检索基准（UVRB）、数据合成工作流程和模态金字塔课程学习。UVRB包含16个数据集，涵盖不同的任务和领域。数据合成工作流程用于生成高质量的视频-文本pair，以扩充训练数据。模态金字塔课程学习策略则用于指导模型学习不同模态之间的关联，从而提升模型的泛化能力。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个协同设计的框架，将评估基准、数据合成和模型训练有机地结合起来。通过UVRB诊断模型的能力差距，并利用合成数据和模态金字塔课程学习来弥补这些差距，从而提升模型的通用性。此外，该论文还强调了部分相关检索的重要性，并将其纳入评估指标中。

关键设计：模态金字塔课程学习策略是该框架的关键设计之一。该策略通过逐步增加训练数据的难度，引导模型学习不同模态之间的关联。具体来说，首先使用单模态数据进行训练，然后逐步引入多模态数据，并调整不同模态之间的权重。此外，该论文还使用了对比学习损失函数，鼓励模型学习视频和文本之间的相似性。

📊 实验亮点

实验结果表明，GVE在UVRB上实现了最先进的零样本泛化性能，显著优于现有的视频检索模型。分析表明，流行的基准测试不能很好地预测通用能力，并且部分相关的检索是一种主要的但被忽视的场景。GVE在UVRB上的表现证明了该框架的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种视频检索场景，例如视频搜索引擎、视频推荐系统、视频内容分析等。通过提升视频检索模型的通用性，可以更好地满足用户在不同领域和任务中的检索需求，提高检索效率和准确性。该研究还有助于推动视频理解和多模态学习领域的发展。

📄 摘要（原文）

The prevailing video retrieval paradigm is structurally misaligned, as narrow benchmarks incentivize correspondingly limited data and single-task training. Therefore, universal capability is suppressed due to the absence of a diagnostic evaluation that defines and demands multi-dimensional generalization. To break this cycle, we introduce a framework built on the co-design of evaluation, data, and modeling. First, we establish the Universal Video Retrieval Benchmark (UVRB), a suite of 16 datasets designed not only to measure performance but also to diagnose critical capability gaps across tasks and domains. Second, guided by UVRB's diagnostics, we introduce a scalable synthesis workflow that generates 1.55 million high-quality pairs to populate the semantic space required for universality. Finally, we devise the Modality Pyramid, a curriculum that trains our General Video Embedder (GVE) by explicitly leveraging the latent interconnections within our diverse data. Extensive experiments show GVE achieves state-of-the-art zero-shot generalization on UVRB. In particular, our analysis reveals that popular benchmarks are poor predictors of general ability and that partially relevant retrieval is a dominant but overlooked scenario. Overall, our co-designed framework provides a practical path to escape the limited scope and advance toward truly universal video retrieval.