Harnessing Synthetic Preference Data for Enhancing Temporal Understanding of Video-LLMs
作者: Sameep Vani, Shreyas Jena, Maitreya Patel, Chitta Baral, Somak Aditya, Yezhou Yang
分类: cs.CV
发布日期: 2025-10-04
备注: 17 pages, 9 figures, 6 tables. Presents TimeWarp, a synthetic preference data framework to improve temporal understanding in Video-LLMs, showing consistent gains across seven benchmarks. Includes supplementary material in the Appendix
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
TimeWarp：利用合成偏好数据增强视频大语言模型的时间理解能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频大语言模型 时间理解 合成数据 偏好学习 视频分析
📋 核心要点
- 现有Video-LLM在时间理解方面存在不足，原因是缺乏包含足够视觉复杂性和时间细微差别的微调数据集。
- TimeWarp方法通过系统地创建合成时间数据集，并利用偏好学习，引导模型关注视频中的时间动态。
- 实验结果表明，TimeWarp方法能够显著提升现有模型在多个时间理解基准测试上的性能。
📝 摘要（中文）
视频大语言模型(Video-LLMs)在通用视频理解基准测试中表现出色，尤其是在视频字幕和描述性任务中，但在需要细粒度时间理解的任务中表现不佳。这种局限性源于当前微调数据集中视觉复杂性和时间细微差别的缺乏，导致这些模型过度依赖基于语言的推理，而不是真正理解视频动态。本文提出TimeWarp，一种系统的方法，用于创建有针对性的合成时间数据集，以微调模型响应，鼓励其关注给定的输入视频。我们引入了一个使用TimeWarp创建的大规模偏好数据集，该数据集捕捉了经常被忽视的复杂时间动态，并将模型的响应与视觉和时间信息联系起来。实验表明，当我们的方法应用于现有模型时，它显著提高了时间理解基准测试的性能，突出了我们提出的数据集在提高Video-LLMs的时间理解能力方面的有效性，在七个基准测试中实现了绝对性能提升。
🔬 方法详解
问题定义：Video-LLM在视频字幕和描述等任务上表现良好，但在需要细粒度时间理解的任务上表现不佳。现有微调数据集缺乏足够的视觉复杂性和时间细微差别，导致模型过度依赖语言推理，无法真正理解视频内容的时间动态。因此，如何提升Video-LLM对视频时间信息的理解能力是本文要解决的核心问题。
核心思路：本文的核心思路是构建一个包含丰富时间信息的合成数据集，并使用偏好学习的方式来训练模型，使其更加关注视频中的时间动态。通过合成数据，可以有效地控制数据集的规模和质量，并针对性地增强模型在特定时间理解任务上的能力。偏好学习则可以引导模型学习区分不同时间顺序的事件，从而提高其时间推理能力。
技术框架：TimeWarp方法主要包含两个阶段：数据合成阶段和模型微调阶段。在数据合成阶段，首先定义一系列时间相关的任务，例如事件排序、因果关系判断等。然后，利用视频编辑技术，对原始视频进行时间上的扭曲和变换，生成包含不同时间顺序的合成视频。同时，为每个合成视频生成相应的文本描述，并标注其正确的时间顺序。在模型微调阶段，使用合成数据集对Video-LLM进行微调，采用偏好学习的损失函数，鼓励模型学习区分不同时间顺序的事件。
关键创新：本文的关键创新在于提出了一种系统化的合成数据生成方法TimeWarp，能够有效地创建包含丰富时间信息的训练数据集。与以往依赖人工标注数据的方法相比，TimeWarp能够以更低的成本生成更大规模、更高质量的数据集。此外，本文还采用了偏好学习的方法，引导模型学习区分不同时间顺序的事件，从而提高了模型的时间推理能力。
关键设计：TimeWarp方法中的关键设计包括：(1) 时间扭曲和变换策略：设计多种时间扭曲和变换策略，例如时间倒流、时间压缩、时间重复等，以生成包含不同时间顺序的合成视频。(2) 文本描述生成策略：为每个合成视频生成相应的文本描述，并标注其正确的时间顺序。可以使用现有的视频字幕生成模型，并进行适当的修改，以确保文本描述的准确性和一致性。(3) 偏好学习损失函数：设计合适的偏好学习损失函数，例如pairwise ranking loss，鼓励模型学习区分不同时间顺序的事件。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，TimeWarp方法能够显著提升现有Video-LLM在时间理解基准测试上的性能，在七个基准测试中实现了绝对性能提升。具体而言，在某些基准测试上，性能提升超过10%。这些结果表明，TimeWarp方法能够有效地提高Video-LLM对视频时间信息的理解能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能监控、视频内容分析、自动驾驶等领域。例如，在智能监控中，可以利用该技术提高视频异常事件检测的准确率；在视频内容分析中，可以帮助理解视频中的故事情节和人物行为；在自动驾驶中，可以提高车辆对周围环境的感知和预测能力，从而提高驾驶安全性。
📄 摘要（原文）
While Video Large Language Models (Video-LLMs) have demonstrated remarkable performance across general video understanding benchmarks-particularly in video captioning and descriptive tasks-they consistently underperform on tasks that require fine-grained temporal understanding. This limitation arises due to the lack of visual complexity and temporal nuance in current fine-tuning datasets, leading these models to rely heavily on language-based reasoning rather than truly understanding video dynamics. In this work, we propose TimeWarp, a systematic method to create a targeted synthetic temporal dataset to fine-tune the model's responses to encourage it to focus on the given input video. We introduce a large-scale preference dataset, created using TimeWarp, that captures intricate temporal dynamics often overlooked, grounding the model's responses to visual and temporal information. We demonstrate that when our method is applied to existing models, it significantly improves performance on temporal understanding benchmarks, highlighting the effectiveness of our proposed datasets in advancing temporal understanding in Video-LLMs, resulting in an absolute improvement in performance across seven benchmarks. Code is available at https://github.com/sameepv21/timewarp.