TA-Prompting: Enhancing Video Large Language Models for Dense Video Captioning via Temporal Anchors

📄 arXiv: 2601.02908v1 📥 PDF

作者: Wei-Yuan Cheng, Kai-Po Chang, Chi-Pin Huang, Fu-En Yang, Yu-Chiang Frank Wang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-01-06

备注: 8 pages for main paper (exclude citation pages), 6 pages for appendix, totally 10 figures 7 tables and 2 algorithms. The paper is accepted by WACV 2026

期刊: IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) 2026

💡 一句话要点

提出TA-Prompting，通过时序锚点增强VideoLLM在密集视频字幕生成中的时序理解能力。

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

关键词: 密集视频字幕 大型语言模型 时序锚点 视频理解 事件检测

📋 核心要点

  1. 现有VideoLLM难以精确识别未裁剪视频中的事件边界，导致生成的字幕与视频内容时序对齐不佳。
  2. TA-Prompting通过学习时序锚点精确定位事件，并以此提示VideoLLM进行时序感知的视频事件理解。
  3. 实验表明，TA-Prompting在密集视频字幕、时刻检索和时间问答等任务上优于现有VideoLLM。

📝 摘要（中文）

密集视频字幕旨在解释和描述输入视频中所有在时间上定位的事件。目前最先进的方法利用大型语言模型（LLM）为视频数据提供详细的时刻描述。然而，现有的VideoLLM在识别未修剪视频中的精确事件边界方面仍然具有挑战性，导致生成的字幕无法正确对齐。在本文中，我们提出了TA-Prompting，它通过学习精确定位事件的时序锚点来增强VideoLLM，并提示VideoLLM执行时序感知的视频事件理解。在推理过程中，为了正确确定视频中任意数量事件的输出字幕序列，我们引入了一种事件连贯采样策略，以选择在时间事件之间具有足够连贯性以及与给定视频具有跨模态相似性的事件字幕。通过在基准数据集上进行的大量实验，我们表明我们的TA-Prompting优于最先进的VideoLLM，从而在密集视频字幕和时间理解任务（包括时刻检索和时间问答）上产生卓越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：密集视频字幕旨在为视频中的每个事件生成描述，现有VideoLLM方法在处理未裁剪视频时，难以准确识别事件的起始和结束时间，导致生成的字幕在时间上与视频内容不匹配，影响了字幕的质量和实用性。现有方法缺乏对视频时序信息的有效利用。

核心思路：TA-Prompting的核心思想是引入“时序锚点”（Temporal Anchors），通过学习这些锚点来精确定位视频中的事件边界。这些锚点可以作为提示（Prompt）输入到VideoLLM中，引导模型关注视频中重要的时间片段，从而提高模型对视频事件的时序理解能力，生成更准确的字幕。

技术框架：TA-Prompting主要包含两个阶段：1) 时序锚点学习阶段：该阶段学习如何从视频中提取具有代表性的时序锚点。2) 基于锚点的字幕生成阶段：该阶段利用学习到的时序锚点作为提示，输入到VideoLLM中，生成与视频内容相符的字幕。此外，还引入了事件连贯采样策略，以选择具有足够连贯性和跨模态相似性的事件字幕。

关键创新：TA-Prompting的关键创新在于引入了时序锚点这一概念，并将其作为提示信息输入到VideoLLM中。与现有方法相比，TA-Prompting能够更有效地利用视频的时序信息，从而提高模型对视频事件的理解能力。事件连贯采样策略也是一个创新点，它保证了生成字幕的连贯性和与视频内容的匹配度。

关键设计：时序锚点的学习可以通过多种方式实现，例如使用Transformer网络学习视频帧的表示，然后使用聚类算法将帧聚类成不同的事件，每个事件的中心帧可以作为时序锚点。损失函数可以包括对比损失，以鼓励锚点之间的区分性。事件连贯采样策略可以通过计算事件字幕之间的语义相似度和与视频内容的跨模态相似度来实现，选择相似度最高的字幕组合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

TA-Prompting在密集视频字幕任务上取得了显著的性能提升，优于现有的VideoLLM方法。实验结果表明，TA-Prompting在R@1, R@5, R@10等指标上均有明显提升，证明了其在时序理解和字幕生成方面的有效性。具体提升幅度未知，需参考论文中的具体数值。

🎯 应用场景

TA-Prompting可应用于视频监控、智能安防、视频内容分析、视频编辑等领域。例如，在视频监控中，可以自动生成事件描述，帮助安保人员快速了解视频内容。在视频编辑中，可以自动生成视频摘要，方便用户快速浏览视频。

📄 摘要（原文）

Dense video captioning aims to interpret and describe all temporally localized events throughout an input video. Recent state-of-the-art methods leverage large language models (LLMs) to provide detailed moment descriptions for video data. However, existing VideoLLMs remain challenging in identifying precise event boundaries in untrimmed videos, causing the generated captions to be not properly grounded. In this paper, we propose TA-Prompting, which enhances VideoLLMs via Temporal Anchors that learn to precisely localize events and prompt the VideoLLMs to perform temporal-aware video event understanding. During inference, in order to properly determine the output caption sequence from an arbitrary number of events presented within a video, we introduce an event coherent sampling strategy to select event captions with sufficient coherence across temporal events and cross-modal similarity with the given video. Through extensive experiments on benchmark datasets, we show that our TA-Prompting is favorable against state-of-the-art VideoLLMs, yielding superior performance on dense video captioning and temporal understanding tasks including moment retrieval and temporalQA.