Towards Effective Long-Video Event Prediction via Multi-Level Event Semantics Mining

📄 arXiv: 2605.31069v1 📥 PDF

作者: Bo Peng, YuanJie Lyu, PengGang Qin, Tong Xu

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2026-05-29

DOI: 10.1007/978-981-95-6950-2

💡 一句话要点

VISTA：提出多层次事件语义挖掘框架，有效提升长视频事件预测精度

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

关键词: 长视频事件预测 多层次语义挖掘 视觉提示 知识增强检索 大型语言模型 视觉-语言模型 事件链构建

📋 核心要点

  1. 现有长视频事件预测方法难以精确提取事件细节，无法进行细粒度的事件发展分析。
  2. VISTA框架通过多层次事件语义挖掘，从细节、事件和未来预测三个层面提升预测精度。
  3. 实验表明，VISTA在真实数据集上有效提升了长视频事件预测的性能。

📝 摘要（中文）

准确预测未来事件对于内容理解和跨领域决策至关重要。现有研究主要集中在文本或短视频场景，而长视频事件预测由于其庞大的多模态上下文和更复杂的叙事性，仍未得到充分探索。虽然最近构建于大型语言模型（LLM）和视觉-语言模型（VLM）之上的长视频语言模型（LVLM）在长视频问答和摘要方面显示出潜力，但它们难以泛化到事件预测，因为它们既不能精确提取事件相关细节，也不能对事件发展进行细粒度分析。为了解决这一差距，我们提出了VISTA，一个用于长视频事件预测的多层次事件语义挖掘框架。VISTA首先应用以角色为中心的视觉提示来精确提取事件相关的视觉细节，从而增强细节层面的语义；随后，它采用知识增强的迭代检索策略，引导LLM逐步构建逻辑连贯的事件链，从而改进事件层面的叙事；最后，VISTA采用类似人类的“先提议后检索”策略来生成多样化的面向未来的提议，并整合多层次线索，从而产生稳健而准确的预测。在真实世界数据集上的大量实验验证了VISTA在长视频事件预测方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决长视频事件预测问题。现有方法，特别是基于LVLM的方法，在处理长视频时，难以精确提取事件相关的视觉细节，并且无法对事件的发展过程进行细粒度的分析，导致预测精度不高。这些方法无法有效利用长视频中蕴含的丰富信息，尤其是在事件之间的逻辑关系和演变过程方面存在不足。

核心思路：VISTA的核心思路是通过多层次的语义挖掘来提升长视频事件预测的准确性。它从视觉细节、事件叙事和未来预测三个层面入手，分别提取和整合信息。通过角色中心的视觉提示提取细节信息，利用知识增强的迭代检索构建连贯的事件链，并采用“先提议后检索”的策略生成多样化的未来事件预测。这种多层次的方法旨在弥补现有方法在细节理解和事件逻辑推理方面的不足。

技术框架：VISTA框架包含三个主要模块：1) 细节层面语义增强：利用角色中心的视觉提示，从视频帧中提取与事件相关的视觉细节，例如人物动作、场景变化等。2) 事件层面叙事构建：采用知识增强的迭代检索策略，引导LLM逐步构建逻辑连贯的事件链，从而更好地理解事件的发展过程。3) 未来预测：采用类似人类的“先提议后检索”策略，首先生成多个可能的未来事件提议，然后通过检索相关信息来验证和优化这些提议。

关键创新：VISTA的关键创新在于其多层次的事件语义挖掘方法。与以往主要依赖单一模态信息或简单融合多模态信息的方法不同，VISTA从细节、事件和未来预测三个层面分别提取和整合信息，从而更全面地理解长视频的内容。此外，知识增强的迭代检索策略和“先提议后检索”的未来预测策略也是VISTA的创新之处，它们能够有效地利用外部知识和提升预测的多样性和准确性。

关键设计：在细节层面，角色中心的视觉提示的具体实现方式未知，需要参考论文细节。在事件层面，知识增强的迭代检索策略可能涉及到特定的知识图谱或外部知识库的选择和使用，以及迭代检索的停止条件等。在未来预测层面，“先提议后检索”策略的具体实现方式，例如提议生成模型的选择、检索信息的来源和方式，以及如何整合提议和检索信息等，都是关键的设计细节。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

VISTA在真实世界数据集上进行了广泛的实验，验证了其在长视频事件预测方面的有效性。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要中明确指出VISTA能够产生稳健而准确的预测，表明其性能优于现有的长视频事件预测方法。实验结果证明了多层次事件语义挖掘策略的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于视频内容理解、智能监控、自动驾驶、游戏AI等领域。例如，在智能监控中，可以预测潜在的安全事件；在自动驾驶中，可以预测其他车辆或行人的行为；在游戏AI中，可以生成更智能的NPC行为。该研究有助于提升机器对长视频内容的理解能力，并为相关应用提供更准确的决策支持。

📄 摘要（原文）

Accurately predicting future events is fundamental to content understanding and decision-making across various domains. While prior research has primarily focused on text or short-video scenarios, long-video event prediction, characterized by vast multimodal context and more complex narratives, remains underexplored. Meanwhile, although recent Long-Video Language Models (LVLMs), built on Large Language Models (LLMs) and Vision-Language Models (VLMs), have shown promise in long-video question answering and summarization, they struggle to generalize to event prediction, as they can neither precisely extract event-related details nor perform fine-grained analysis of event development. To address this gap, we propose VISTA, a multi-level event semantics mining framework for long-video event prediction. Initially, VISTA applies a character-centric visual prompt to precisely extract event-related visual details, enhancing detail-level semantics; subsequently, it employs a knowledge-enhanced iterative retrieval strategy, guiding the LLM to progressively construct logically coherent event chains, thereby improving event-level narratives; ultimately, VISTA adopts a human-like propose-then-retrieve strategy to generate diverse future-oriented proposals and integrate multi-level clues, producing robust and accurate predictions. Extensive experiments on real-world datasets validate the effectiveness of VISTA for long-video event prediction.