LensWalk: Agentic Video Understanding by Planning How You See in Videos
作者: Keliang Li, Yansong Li, Hongze Shen, Mengdi Liu, Hong Chang, Shiguang Shan
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2026-03-25
备注: To be published in CVPR 2026
💡 一句话要点
提出LensWalk以解决视频理解中的感知与推理脱节问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 长视频理解 动态观察 推理与感知 视觉-语言模型 智能框架 证据收集 视频分析
📋 核心要点
- 现有视频理解方法在推理与感知之间存在脱节，无法动态获取视频中的原始证据，限制了分析能力。
- LensWalk框架通过建立推理-规划-观察循环，使代理能够动态控制视频观察的时间范围和采样密度，提升理解能力。
- LensWalk在多个长视频基准测试中实现了超过5%的准确性提升，展现出显著的即插即用性能改进。
📝 摘要（中文）
视频的密集和时间特性给自动分析带来了重大挑战。尽管强大的视觉-语言模型的使用，现有的视频理解方法仍受限于推理与感知之间的固有脱节：它们依赖于静态的、预处理的信息，无法在理解过程中主动从视频中获取原始证据。为此，本文提出了LensWalk，一个灵活的智能框架，使大型语言模型推理器能够主动控制其视觉观察。LensWalk建立了一个紧密的推理-规划-观察循环，代理在每一步动态指定观察视频的时间范围和采样密度。通过这些规格参数化的一系列多功能视觉-语言模型工具，代理可以进行广泛的线索扫描，专注于特定片段进行事实提取，并从多个时刻拼接证据以进行整体验证。这种设计允许逐步、按需收集证据，直接服务于代理不断演变的思维链。LensWalk在多个模型配方上实现了显著的即插即用性能提升，在长视频基准测试如LVBench和Video-MME上提高了超过5%的准确性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决视频理解中推理与感知之间的脱节问题。现有方法依赖于静态信息，无法动态获取视频中的原始证据，导致理解能力受限。
核心思路：LensWalk框架的核心思想是通过推理-规划-观察的循环，使代理能够主动控制其观察过程，从而在理解过程中动态获取所需信息。这样的设计使得代理能够根据其思维链的演变，灵活调整观察策略。
技术框架：LensWalk的整体架构包括三个主要模块：推理模块、规划模块和观察模块。推理模块负责生成思维链，规划模块根据推理结果确定观察的时间范围和采样密度，观察模块则执行具体的视频观察任务。
关键创新：LensWalk的主要创新在于其动态控制观察过程的能力，这与现有方法的静态信息处理方式形成鲜明对比。通过这种动态交互，LensWalk能够更准确地收集和整合证据。
关键设计：在设计中，LensWalk不需要对模型进行微调，而是通过参数化的视觉-语言模型工具来实现灵活的观察策略。这些工具根据代理的需求进行调整，确保了高效的证据收集和处理。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，LensWalk在长视频基准测试如LVBench和Video-MME上实现了超过5%的准确性提升，展现出显著的性能改进。这一结果表明，动态控制观察过程对于提高视频理解的准确性至关重要。
🎯 应用场景
LensWalk的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括视频监控、自动驾驶、医疗影像分析等。通过提升视频理解的准确性和鲁棒性，LensWalk能够为智能系统提供更可靠的决策支持，推动相关技术的发展与应用。
📄 摘要（原文）
The dense, temporal nature of video presents a profound challenge for automated analysis. Despite the use of powerful Vision-Language Models, prevailing methods for video understanding are limited by the inherent disconnect between reasoning and perception: they rely on static, pre-processed information and cannot actively seek raw evidence from video as their understanding evolves. To address this, we introduce LensWalk, a flexible agentic framework that empowers a Large Language Model reasoner to control its own visual observation actively. LensWalk establishes a tight reason-plan-observe loop where the agent dynamically specifies, at each step, the temporal scope and sampling density of the video it observes. Using a suite of versatile, Vision-Language Model based tools parameterized by these specifications, the agent can perform broad scans for cues, focus on specific segments for fact extraction, and stitch evidence from multiple moments for holistic verification. This design allows for progressive, on-demand evidence gathering that directly serves the agent's evolving chain of thought. Without requiring any model fine-tuning, LensWalk delivers substantial, plug-and-play performance gains on multiple model recipes, boosting their accuracy by over 5\% on challenging long-video benchmarks like LVBench and Video-MME. Our analysis reveals that enabling an agent to control how it sees is key to unlocking more accurate, robust, and interpretable video reasoning.