RoadTones: Tone Controllable Text Generation from Road Event Videos

📄 arXiv: 2605.21411v1 📥 PDF

作者: Chirag Parikh, Siddhi Pravin Lipare, Ravi Kiran Sarvadevabhatla

分类: cs.CV

发布日期: 2026-05-20

备注: Accepted at CVPR Findings 2026. Project page: https://roadtones.github.io/

💡 一句话要点

提出RoadTones数据集与模型，实现道路事件视频中语气可控的文本生成。

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

关键词: 视频描述生成 语气控制 思维链 道路事件 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有视频-语言模型缺乏对生成文本语气的控制，限制了其在对沟通效果有要求的场景中的应用。
  2. 论文提出RoadTones-VL-CoT模型，通过生成语气条件下的思维链草稿，实现语气可控的视频描述生成。
  3. 论文构建RoadTones-51K数据集和RoadTones-Eval评估套件，并通过用户研究验证了模型性能。

📝 摘要（中文）

现有的视频-语言模型可以生成道路事件的描述，但缺乏对表达方式的控制，例如语气、紧迫性和风格。这限制了其在通信关键场景中的部署，因为消息的有效性取决于内容和表达方式，而不仅仅是事实准确性。为了解决这个问题，我们引入了一个全面的数据集-模型-评估套件，用于语气可控的道路视频字幕生成。我们的人工验证数据生成流程使用多样化的语气标注和多语气字幕扩展了道路视频语料库，从而产生了RoadTones-51K数据集。我们提出了RoadTones-VL-CoT，一个可控的视频到文本模型，它还生成语气条件下的思维链中间草稿，以提高可解释性。我们还引入了RoadTones-Eval，一个新的评估套件，用于联合衡量事实一致性和语气一致性。此外，我们进行了一项用户研究，其结果验证了字幕质量、语气控制和事实一致性。总而言之，这些贡献为上下文敏感的语气可控视频字幕生成奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频-语言模型在生成道路事件视频描述时，无法控制生成文本的语气，例如正式、非正式、紧急等。这导致模型生成的描述可能不适合特定的应用场景，例如向驾驶员发送警告信息时，需要使用紧急语气，而向乘客提供信息时，可以使用更轻松的语气。因此，需要一种能够根据需求控制生成文本语气的视频描述生成方法。

核心思路：论文的核心思路是利用思维链（Chain-of-Thought, CoT）方法，在生成最终文本描述之前，先生成一个中间草稿，该草稿包含对视频内容的理解以及对目标语气的规划。通过控制中间草稿的生成，可以间接控制最终生成文本的语气。此外，论文还构建了一个包含多种语气标注的数据集，用于训练和评估模型。

技术框架：RoadTones-VL-CoT模型的整体框架包括以下几个模块：1) 视频编码器：用于提取视频特征；2) 语气编码器：用于编码目标语气；3) 思维链生成器：根据视频特征和语气编码生成中间草稿；4) 文本解码器：根据中间草稿生成最终的文本描述。模型首先将视频输入视频编码器，得到视频特征。然后，将目标语气输入语气编码器，得到语气编码。接下来，思维链生成器根据视频特征和语气编码生成中间草稿。最后，文本解码器根据中间草稿生成最终的文本描述。

关键创新：论文的关键创新在于提出了RoadTones-VL-CoT模型，该模型通过生成语气条件下的思维链中间草稿，实现了语气可控的视频描述生成。与现有方法相比，该模型能够更好地控制生成文本的语气，并且具有更好的可解释性。此外，论文还构建了一个包含多种语气标注的数据集RoadTones-51K，为语气可控的视频描述生成研究提供了数据支持。

关键设计：在RoadTones-VL-CoT模型中，思维链生成器和文本解码器都采用了Transformer结构。思维链生成器的输入是视频特征和语气编码，输出是中间草稿。文本解码器的输入是中间草稿，输出是最终的文本描述。论文使用了交叉熵损失函数来训练思维链生成器和文本解码器。此外，论文还使用了数据增强技术，例如随机替换、随机插入和随机删除，来提高模型的鲁棒性。

📊 实验亮点

论文构建了RoadTones-51K数据集，包含51000个道路事件视频及其对应的多语气描述。实验结果表明，RoadTones-VL-CoT模型在语气控制和事实一致性方面均优于现有方法。用户研究结果也验证了模型生成文本的质量和语气控制能力。RoadTones-Eval评估套件能够有效衡量模型在语气控制和事实一致性方面的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、智能交通等领域。例如，可以根据不同的场景和用户需求，生成具有不同语气的道路事件描述，从而提高驾驶安全性、改善用户体验。例如，在紧急情况下，系统可以使用严厉的语气警告驾驶员；在正常行驶情况下，系统可以使用轻松的语气向乘客提供信息。此外，该技术还可以应用于视频监控、新闻报道等领域。

📄 摘要（原文）

Existing video-language models can generate factual descriptions of road events but lack control over how these events are expressed: their tone, urgency, or style. This limits deployment in communication-critical settings where the effectiveness of a message depends on both content and presentation, not just factual accuracy. To mitigate this, we introduce a comprehensive dataset-model-evaluation suite for tone-controllable road video captioning. Our human-validated data generation pipeline expands road-video corpora with diverse tonal annotations and multi-tone captions, yielding the RoadTones-51K dataset. We propose RoadTones-VL-CoT, a controllable video-to-text model that also generates tone-conditioned Chain-of-Thought intermediate drafts for interpretability. We also introduce RoadTones-Eval, a new evaluation suite that jointly measures factual consistency and tone adherence. In addition, we conducted a user study whose results validate caption quality, tone control, and factual consistency. Together, these contributions lay the foundation for context-sensitive tone-controllable video captioning.