GIFT: Global Irreplaceability Frame Targeting for Efficient Video Understanding
作者: Junpeng Ma, Sashuai Zhou, Guanghao Li, Xin Gao, Yue Cao, Hengyu Zeng, Yuxiang Yan, Zhibin Wang, Jun Song, Bo Zheng, Shanghang Zhang, Jian Pu
分类: cs.CV
发布日期: 2026-03-26
备注: 11 pages, 3 figures
💡 一句话要点
GIFT：面向高效视频理解的全局不可替代帧选择方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频理解 关键帧选择 全局优化 不可替代性 有向多样性
📋 核心要点
- 现有视频理解方法计算成本高昂，关键帧选择策略易陷入局部最优，选择到不相关的噪声帧。
- GIFT框架通过评估帧的内在不可替代性来选择帧，引入有向多样性来量化帧的独特性。
- 实验表明，GIFT在长视频基准测试中，相比均匀采样，在LLaVA-Video-7B上实现了平均12.5%的最大改进。
📝 摘要（中文）
视频大语言模型(VLMs)在视频理解方面取得了显著成功，但处理密集帧所带来的巨大计算成本严重限制了它们的实际应用。现有方法通过选择关键帧来缓解这个问题，但它们的贪婪决策，以及对相关性和多样性的解耦评估，通常会陷入局部最优，并导致错误地选择不相关的噪声帧。为了解决这些挑战，我们提出了GIFT：全局不可替代帧选择，这是一种新颖的免训练框架，通过评估帧的内在不可替代性来选择帧。具体来说，我们首先引入有向多样性来量化帧在相关性条件下的独特性，这使我们能够制定统一的不可替代性评分。随后，我们的预算感知优化策略采用自适应迭代过程，首先确保具有最高不可替代性的核心帧集，然后在预算扩大时将其优先级转移到围绕这些选择构建关键的时间上下文。大量的实验表明，与均匀采样相比，GIFT在LLaVA-Video-7B的长视频基准测试中实现了平均12.5%的最大改进。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于视频大语言模型（VLMs）的视频理解方法，由于需要处理大量的视频帧，计算成本非常高昂，限制了实际应用。虽然可以通过关键帧选择来降低计算量，但现有方法通常采用贪婪算法，并且将相关性和多样性解耦评估，容易陷入局部最优解，导致选择到冗余或者不相关的噪声帧，无法有效代表视频内容。
核心思路：论文的核心思路是通过评估每一帧的“不可替代性”来选择最具代表性的帧。不可替代性是指在保证视频内容相关性的前提下，该帧所包含的独特信息量。选择不可替代性高的帧，可以最大程度地保留视频的关键信息，同时减少冗余。
技术框架：GIFT框架主要包含以下几个阶段：1) 有向多样性计算：计算每一帧的有向多样性，衡量其在相关性条件下的独特性。2) 不可替代性评分：基于有向多样性，计算每一帧的不可替代性评分。3) 预算感知优化：根据预设的计算预算，自适应地选择帧。首先选择不可替代性评分最高的帧作为核心帧，然后逐步增加预算，选择能够最大程度丰富时间上下文的帧。
关键创新：GIFT的关键创新在于提出了“全局不可替代性”的概念，并设计了相应的计算方法。与现有方法只关注帧的独立重要性不同，GIFT考虑了帧之间的关系，选择那些在全局范围内最不可替代的帧，从而更好地捕捉视频的关键信息。此外，预算感知优化策略能够根据计算资源动态调整帧选择策略，进一步提高了效率。
关键设计：有向多样性的计算方式是关键设计之一，它通过衡量一帧在已知其他帧的情况下所能提供的新信息来评估其独特性。具体实现细节（如使用的距离度量、相关性评估方法等）在论文中应该有详细描述。预算感知优化策略的具体实现也需要仔细设计，例如如何确定核心帧的数量，以及如何选择能够最大程度丰富时间上下文的帧。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
GIFT在长视频基准测试中取得了显著的性能提升。与均匀采样相比，在LLaVA-Video-7B上实现了平均12.5%的最大改进。这表明GIFT能够更有效地选择关键帧，从而提高视频理解的准确性和效率。实验结果验证了GIFT框架的有效性和优越性。
🎯 应用场景
GIFT框架可应用于各种需要高效视频理解的场景，例如视频摘要、视频检索、视频监控、自动驾驶等。通过减少需要处理的视频帧数量，可以显著降低计算成本，提高系统的响应速度和效率。该方法尤其适用于长视频的处理，能够有效地提取关键信息，方便用户快速浏览和理解视频内容。
📄 摘要（原文）
Video Large Language Models (VLMs) have achieved remarkable success in video understanding, but the significant computational cost from processing dense frames severely limits their practical application. Existing methods alleviate this by selecting keyframes, but their greedy decision-making, combined with a decoupled evaluation of relevance and diversity, often falls into local optima and results in erroneously selecting irrelevant noise frames. To address these challenges, we propose GIFT: Global Irreplaceability Frame Targeting, a novel training-free framework that selects frames by assessing their intrinsic irreplaceability. Specifically, we first introduce Directed Diversity to quantify a frame's uniqueness conditioned on relevance, which allows us to formulate a unified irreplaceability score. Subsequently, our Budget-Aware Refinement strategy employs a adaptive iterative process that first secures a core set of frames with the highest irreplaceability, and then shifts its priority to building crucial temporal context around these selections as the budget expands. Extensive experiments demonstrate that GIFT achieves a maximum average improvement of 12.5% across long-form video benchmarks on LLaVA-Video-7B compared to uniform sampling.