All in One: A Unified Synthetic Data Pipeline for Multimodal Video Understanding
作者: Tanzila Rahman, Renjie Liao, Leonid Sigal
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2026-04-14
备注: 8 Pages, 4 Tables, 4 Figures
💡 一句话要点
提出统一合成数据流水线，解决多模态视频理解中数据匮乏问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 合成数据 多模态视频理解 视觉问答 视频对象计数 视频对象分割
📋 核心要点
- 多模态视频理解任务面临真实数据标注成本高、多样性不足的挑战。
- 论文提出统一的合成数据生成流水线，支持多种任务格式，提升数据生成效率。
- 引入基于VQA的微调策略，鼓励模型进行更深入的视觉推理和理解。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种统一的合成数据生成流水线，旨在自动生成具有丰富和多样化监督信息的大规模多模态视频数据，以解决多模态大型语言模型（MLLM）在视频理解方面训练数据不足的问题。该框架支持在单个流水线中处理多种任务格式，从而实现跨任务的可扩展和一致的数据创建。为了进一步增强推理能力，引入了一种基于VQA的微调策略，该策略训练模型回答关于视觉内容的结构化问题，而不是仅仅依赖于字幕或简单的指令，从而鼓励更深入的视觉基础和推理。在视频对象计数、基于视频的视觉问答和视频对象分割三个具有挑战性的任务中评估了该方法。实验结果表明，主要在合成数据上训练的模型能够有效地泛化到真实世界的数据集，并且通常优于传统训练的同类模型。研究结果突出了统一合成数据流水线作为一种可扩展的替代方案的潜力，可以替代昂贵的真实世界标注，用于多模态视频理解。
🔬 方法详解
问题定义：多模态视频理解需要大量标注数据，但真实视频数据的收集和标注成本高昂，且难以覆盖所有场景和任务类型。现有方法依赖于真实数据或针对特定任务的合成数据，缺乏通用性和可扩展性。
核心思路：论文的核心思路是构建一个统一的合成数据生成流水线，该流水线能够自动生成包含多种任务标注的多模态视频数据。通过控制场景、对象和交互等因素，可以生成多样化的数据，并避免真实数据标注的成本和限制。
技术框架：该流水线包含以下主要模块：1) 场景生成：使用3D引擎或游戏引擎创建虚拟场景。2) 对象生成：生成或导入虚拟对象，并设置其属性。3) 动作生成：定义对象在场景中的运动轨迹和交互方式。4) 标注生成：自动生成各种任务所需的标注信息，例如对象计数、问题答案和分割掩码。5) 数据导出：将生成的视频和标注数据导出为标准格式。
关键创新：该方法的主要创新在于其统一性，即能够在一个流水线中生成用于多种不同任务的数据。此外，基于VQA的微调策略能够提升模型对视觉内容的理解和推理能力，使其更好地泛化到真实数据。
关键设计：VQA微调策略的关键在于设计结构化的视觉问题，这些问题需要模型理解视频内容并进行推理才能回答。例如，问题可以是“视频中有多少个红色汽车？”或“视频中发生了什么？”。损失函数的设计需要考虑答案的正确性和推理的合理性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在视频对象计数、视频视觉问答和视频对象分割三个任务中，使用合成数据训练的模型在真实数据集上表现出色，甚至优于使用真实数据训练的模型。这表明合成数据流水线能够有效地生成高质量的训练数据，并降低对昂贵真实数据标注的依赖。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动驾驶、智能监控、机器人导航等领域。通过合成数据训练，可以降低模型对真实数据的依赖，提高模型的泛化能力和鲁棒性。此外，该方法还可以用于生成特定场景或任务的数据，以满足特定应用的需求，例如，生成用于训练自动驾驶系统在恶劣天气条件下行驶的数据。
📄 摘要（原文）
Training multimodal large language models (MLLMs) for video understanding requires large-scale annotated data spanning diverse tasks such as object counting, question answering, and segmentation. However, collecting and annotating multimodal video data in real-world is costly, slow, and inherently limited in diversity and coverage. To address this challenge, we propose a unified synthetic data generation pipeline capable of automatically producing unlimited multimodal video data with rich and diverse supervision. Our framework supports multiple task formats within a single pipeline, enabling scalable and consistent data creation across tasks. To further enhance reasoning ability, we introduce a VQA-based fine-tuning strategy that trains models to answer structured questions about visual content rather than relying solely on captions or simple instructions. This formulation encourages deeper visual grounding and reasoning. We evaluate our approach in three challenging tasks: video object counting, video-based visual question answering, and video object segmentation. Experimental results demonstrate that models trained predominantly on synthetic data generalize effectively to real-world datasets, often outperforming traditionally trained counterparts. Our findings highlight the potential of unified synthetic data pipelines as a scalable alternative to expensive real-world annotation for multimodal video understanding.