MMViR: A Multi-Modal and Multi-Granularity Representation for Long-range Video Understanding

📄 arXiv: 2601.05495v1 📥 PDF

作者: Zizhong Li, Haopeng Zhang, Jiawei Zhang

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2026-01-09

备注: 13 pages, 11 figures

💡 一句话要点

提出MMViR，用于长视频多模态多粒度表示，提升长视频理解性能。

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

关键词: 长视频理解 多模态学习 多粒度表示 视频分割 关键帧检测

📋 核心要点

  1. 现有MLLM难以有效处理长视频，直接编码成本高昂，简单转录损失信息。
  2. MMViR通过关键帧分割视频，构建多粒度表示，融合全局叙事和局部细节。
  3. 实验表明，MMViR在长视频QA、摘要和检索任务上显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于长视频理解的新型多模态、多粒度结构化表示方法，名为MMViR。由于长视频包含复杂的事件、多样的场景和长程依赖关系，给现有的多模态大型语言模型(MLLM)带来了巨大的挑战。直接编码长视频计算成本过高，而简单的视频到文本转换又常常导致冗余或碎片化的内容。MMViR通过识别关键转折点来分割视频，并构建一个三层描述，将全局叙事与细粒度的视觉细节相结合。这种设计支持高效的基于查询的检索，并且能够很好地泛化到各种场景。在QA、摘要和检索三个任务上的大量评估表明，MMViR优于目前最强的方法，在小时级视频理解方面取得了19.67%的改进，同时将处理延迟降低到原来的45.4%。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在处理长视频时面临计算成本高和信息损失的问题。直接将长视频输入MLLM计算量巨大，难以实现实时处理。而简单的视频到文本转换会丢失大量的视觉细节和时间结构信息，导致理解能力下降。因此，如何高效地表示长视频，同时保留关键信息，是长视频理解的关键挑战。

核心思路：MMViR的核心思路是利用多模态信息，将长视频分解为多个片段，并对每个片段进行多粒度的表示。通过识别视频中的关键转折点，将视频分割成多个语义相关的片段。然后，对每个片段提取全局叙事信息和细粒度的视觉细节，从而实现对长视频的全面理解。这种分层表示方法可以有效地降低计算复杂度，同时保留关键信息。

技术框架：MMViR的技术框架主要包含三个阶段：1) 视频分割：利用关键帧检测算法，将长视频分割成多个片段。2) 特征提取：对每个片段提取多模态特征，包括全局叙事信息（如文本描述）和细粒度的视觉细节（如关键帧图像特征）。3) 多粒度表示：将提取的特征进行融合，构建一个三层描述，包括全局叙事层、片段概要层和关键帧细节层。最终，利用这些多粒度表示进行下游任务，如QA、摘要和检索。

关键创新：MMViR的关键创新在于其多模态、多粒度的结构化表示方法。与传统的单模态或单粒度表示方法相比，MMViR能够更全面地捕捉长视频中的信息，从而提高理解能力。此外，MMViR通过关键帧分割视频，有效地降低了计算复杂度，使其能够处理更长的视频。

关键设计：在视频分割阶段，使用了基于视觉和文本信息的关键帧检测算法，以确保分割后的片段具有语义一致性。在特征提取阶段，使用了预训练的视觉和语言模型，以提取高质量的特征。在多粒度表示阶段，使用了注意力机制，以融合不同粒度的信息。损失函数方面，采用了对比学习损失，以提高不同片段之间的区分度。

📊 实验亮点

MMViR在三个任务上进行了评估，包括QA、摘要和检索。实验结果表明，MMViR在小时级视频理解方面取得了19.67%的改进，同时将处理延迟降低到原来的45.4%。与之前最强的方法相比，MMViR在所有任务上都取得了显著的性能提升，证明了其有效性和优越性。

🎯 应用场景

MMViR在视频监控、在线教育、娱乐视频分析等领域具有广泛的应用前景。例如，可以用于自动生成视频摘要，帮助用户快速了解视频内容；可以用于视频检索，帮助用户找到感兴趣的视频片段；还可以用于视频问答，帮助用户深入理解视频内容。未来，MMViR有望成为长视频理解领域的重要技术支撑。

📄 摘要（原文）

Long videos, ranging from minutes to hours, present significant challenges for current Multi-modal Large Language Models (MLLMs) due to their complex events, diverse scenes, and long-range dependencies. Direct encoding of such videos is computationally too expensive, while simple video-to-text conversion often results in redundant or fragmented content. To address these limitations, we introduce MMViR, a novel multi-modal, multi-grained structured representation for long video understanding. MMViR identifies key turning points to segment the video and constructs a three-level description that couples global narratives with fine-grained visual details. This design supports efficient query-based retrieval and generalizes well across various scenarios. Extensive evaluations across three tasks, including QA, summarization, and retrieval, show that MMViR outperforms the prior strongest method, achieving a 19.67% improvement in hour-long video understanding while reducing processing latency to 45.4% of the original.