VideoAtlas: Navigating Long-Form Video in Logarithmic Compute
作者: Mohamed Eltahir, Ali Habibullah, Yazan Alshoibi, Lama Ayash, Tanveer Hussain, Naeemullah Khan
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2026-03-18
💡 一句话要点
提出VideoAtlas，以对长视频进行对数计算复杂度的导航和理解。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 长视频理解 分层表示 递归语言模型 对数复杂度 视频导航
📋 核心要点
- 现有视频理解方法依赖于有损近似，且长上下文建模中，基于字幕或智能体的流程会丢失视觉信息。
- VideoAtlas将视频表示为分层网格，支持递归缩放和无损视觉信息保留，实现对数级别的计算复杂度。
- Video-RLM利用VideoAtlas作为结构化环境，通过Master-Worker架构实现并行探索，并在长视频理解任务中表现出优越的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
本文提出VideoAtlas，一种与任务无关的环境，用于将视频表示为分层网格。该方法具有无损、可导航、可扩展、无需字幕和预处理等优点。视频概览一目了然，任何区域都可以递归缩放，视频、中间过程和智能体的记忆都使用相同的视觉表示，消除了端到端的有损文本转换。这种分层结构确保访问深度仅随视频长度呈对数增长。VideoAtlas作为马尔可夫决策过程，解锁了Video-RLM：一种并行的Master-Worker架构，Master协调全局探索，而Workers并发地深入到分配的区域以积累无损的视觉证据。实验表明：（1）计算量随视频时长呈对数增长，并且由于网格的结构重用，多模态缓存命中率提高了30-60％。（2）环境预算，限制最大探索深度，提供了一个有原则的计算精度超参数。（3）涌现的自适应计算分配随问题粒度而变化。从1小时到10小时的基准测试中，Video-RLM仍然是最具持续时间鲁棒性的方法，精度下降最小，证明了结构化环境导航是视频理解的可行且可扩展的范例。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在处理长视频时面临两个主要挑战：一是视频表示的有损性，现有方法通常使用近似表示，导致信息丢失；二是长上下文建模的困难，基于文本描述的方法无法保留原始视频的视觉细节。这些问题限制了模型对长视频的深入理解和精确推理。
核心思路：VideoAtlas的核心思路是将视频表示为一个分层网格结构，允许以对数复杂度进行导航和访问。通过递归缩放，用户或智能体可以逐步深入到视频的任何区域，同时保持视觉信息的完整性。这种结构化的表示方式为长视频理解提供了高效且无损的基础。
技术框架：VideoAtlas的整体架构包括视频分层网格构建、递归导航和Video-RLM三个主要部分。首先，视频被分割成多个区域，并构建成一个分层网格结构。然后，通过递归导航，可以访问网格中的任何区域。最后，Video-RLM利用该结构，采用Master-Worker架构进行并行探索，Master负责全局规划，Workers负责局部细节分析。
关键创新：VideoAtlas的关键创新在于其分层网格表示和对数复杂度的导航机制。与传统的线性或扁平化表示相比，VideoAtlas能够更有效地组织和访问视频信息。此外，Video-RLM的Master-Worker架构实现了并行计算，显著提高了长视频处理的效率。
关键设计：VideoAtlas的分层网格结构允许定义环境预算，通过限制最大探索深度来控制计算资源的使用。Video-RLM使用递归语言模型来处理视觉信息，并采用多模态缓存机制来提高计算效率。具体的网络结构和损失函数细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，VideoAtlas在处理长视频时具有对数级别的计算复杂度增长，并且通过多模态缓存机制，缓存命中率提高了30-60%。在1小时到10小时的基准测试中，Video-RLM表现出优越的鲁棒性，精度下降最小，证明了结构化环境导航是视频理解的可行且可扩展的范例。
🎯 应用场景
VideoAtlas具有广泛的应用前景，包括视频监控、视频检索、教育视频分析、电影分析等领域。通过高效地导航和理解长视频，VideoAtlas可以帮助用户快速定位关键信息，提高工作效率，并为智能视频分析提供强大的支持。未来，该技术有望应用于自动驾驶、机器人导航等需要实时视频理解的场景。
📄 摘要（原文）
Extending language models to video introduces two challenges: representation, where existing methods rely on lossy approximations, and long-context, where caption- or agent-based pipelines collapse video into text and lose visual fidelity. To overcome this, we introduce \textbf{VideoAtlas}, a task-agnostic environment to represent video as a hierarchical grid that is simultaneously lossless, navigable, scalable, caption- and preprocessing-free. An overview of the video is available at a glance, and any region can be recursively zoomed into, with the same visual representation used uniformly for the video, intermediate investigations, and the agent's memory, eliminating lossy text conversion end-to-end. This hierarchical structure ensures access depth grows only logarithmically with video length. For long-context, Recursive Language Models (RLMs) recently offered a powerful solution for long text, but extending them to visual domain requires a structured environment to recurse into, which \textbf{VideoAtlas} provides. \textbf{VideoAtlas} as a Markov Decision Process unlocks Video-RLM: a parallel Master-Worker architecture where a Master coordinates global exploration while Workers concurrently drill into assigned regions to accumulate lossless visual evidence. We demonstrate three key findings: (1)~logarithmic compute growth with video duration, further amplified by a 30-60\% multimodal cache hit rate arising from the grid's structural reuse. (2)~environment budgeting, where bounding the maximum exploration depth provides a principled compute-accuracy hyperparameter. (3)~emergent adaptive compute allocation that scales with question granularity. When scaling from 1-hour to 10-hour benchmarks, Video-RLM remains the most duration-robust method with minimal accuracy degradation, demonstrating that structured environment navigation is a viable and scalable paradigm for video understanding.