Towards Universal Video Retrieval: Generalizing Video Embedding via Synthesized Multimodal Pyramid Curriculum
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 通用视频嵌入 多模态学习 零样本学习 数据合成
📋 核心要点
- 现有视频检索方法在数据和任务上受限，缺乏对多维度泛化能力的有效评估。
- 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训练，提升模型通用性。
- 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错位，狭隘的基准测试鼓励了相应受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，不仅用于衡量性能，还用于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，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个主要的但被忽视的场景。总的来说，我们协同设计的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和任务上进行优化，缺乏在不同领域和任务上的泛化能力。流行的基准测试无法准确评估模型的通用性，并且忽略了部分相关检索这一重要场景。因此，需要一种能够诊断模型能力差距并提升通用性的视频检索方法。
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上的能力差距。然后，通过合成高质量的数据来扩充训练集，并利用模态金字塔课程训练方法，使模型能够更好地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训练。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，以扩充训练集。模态金字塔课程训练方法利用不同模态之间的关联，逐步提升模型的性能。
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、数据和模型训练紧密结合。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训练来提升模型的通用性。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：模态金字塔课程训练的具体实现细节未知，论文中可能没有详细描述。数据合成工作流程的具体方法也未知，需要查阅论文的补充材料或代码。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在UVRB上实现了最先进的零样本泛化性能。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个主要的但被忽视的场景。这些结果表明，该方法能够有效地提升视频检索模型的通用性，并更好地适应实际应用场景。
🎯 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、视频内容理解等。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上的需求，提高用户体验。此外，该研究提出的协同设计框架也可以为其他领域的通用模型研究提供借鉴。
📄 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.