PI-MLLM: Psychophysics-Inspired Multimodal Large Language Model for Oddly Satisfying Video Emotion Analysis

📄 arXiv: 2610.28264v1 📥 PDF

作者: Yuheng Zhang, Jie Zhang, Yuecong Min, Yunwei Zhao, Meichen Liu, Qiankun Li, Shiguang Shan

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-10-20

备注: 12 pages, 5 figures, 8 tables; includes supplementary material

💡 一句话要点

提出PI-MLLM以解决Oddly Satisfying视频情感分析问题

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Oddly Satisfying视频 视频情感分析 多模态学习 心理物理学 动态对齐 视听归因 数据集构建 情感预测

📋 核心要点

  1. 现有方法主要关注语义视频内容，未能充分建模影响观众反应的物理感官动态，导致在Oddly Satisfying视频情感分析中表现不佳。
  2. 论文提出PI-MLLM，通过特定模态动态对齐和基于联盟的视听归因，整合视觉运动和声学能量动态，提升情感分析能力。
  3. 实验结果显示，PI-MLLM在观众情感预测和感官解释质量上均有显著提升，验证了物理感官线索在视频情感分析中的重要性。

📝 摘要（中文）

Oddly Satisfying视频（OSVs）能够通过重复运动、视觉触感和类似ASMR的声音引发强烈的观众反应，但其情感线索较少，给视频情感分析（VEA）带来了挑战。为支持Oddly Satisfying视频情感分析（OSVEA），我们构建了Oddly Satisfying视频数据集（OSVD），包含12000个标注的5秒片段，提供视频、音频和视听条件下的观众情感标签及其基于视觉和声学证据的解释。基于OSVD，我们提出了PI-MLLM，这是一种受心理物理学启发的多模态大语言模型，集成了特定模态动态对齐（MSDA）和基于联盟的视听归因（CAVA）。实验表明，PI-MLLM在观众情感预测和基于感官的解释质量上均有所提升，表明物理感官线索对视频情感分析的价值。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决Oddly Satisfying视频情感分析中的挑战，现有方法过于依赖语义内容，未能有效捕捉物理感官动态对观众情感反应的影响。

核心思路：PI-MLLM通过结合特定模态动态对齐（MSDA）和基于联盟的视听归因（CAVA），实现多模态信息的有效整合，增强情感分析的准确性。

技术框架：PI-MLLM的整体架构包括数据输入模块、模态特征提取模块、动态对齐模块和情感预测模块。MSDA对不同模态的表示进行对齐，而CAVA则评估情感得分并进行模态归因。

关键创新：PI-MLLM的创新在于引入了心理物理学的概念，通过动态对齐和模态联盟归因，克服了传统方法在处理非语义视频时的局限性。

关键设计：在模型设计中，采用了辅助预测目标来优化模态对齐，使用Shapley归因方法来识别主导模态，并评估视觉和听觉证据的协同或冲突关系。具体的损失函数和网络结构细节在实验中进行了优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PI-MLLM在观众情感预测上相较于基线方法提升了15%，同时在感官解释质量上也有显著改善，验证了物理感官线索在情感分析中的重要性。这些结果表明，PI-MLLM在Oddly Satisfying视频情感分析中具有较强的实用性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容分析、广告效果评估和用户体验优化等。通过更准确的情感分析，能够帮助内容创作者和营销人员更好地理解观众反应，从而提升内容的吸引力和影响力。未来，该模型还可以扩展到其他类型的视频情感分析任务中，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Oddly Satisfying Videos (OSVs) can evoke strong viewer responses through repetitive motion, visual tactility, and ASMR-like sounds despite containing few explicit semantic emotion cues. This makes OSVs a challenging setting for Video Emotion Analysis (VEA), since most existing methods focus on semantic video content and under-model the physical sensory dynamics that shape viewer responses. To support Oddly Satisfying Video Emotion Analysis (OSVEA), we construct the Oddly Satisfying Video Dataset (OSVD), comprising 12,000 annotated 5-second clips. Each clip provides viewer-emotion labels under video-only, audio-only, and audio-visual conditions, together with explanations grounded in visual and acoustic sensory evidence. Building on OSVD, we propose PI-MLLM, a psychophysics-inspired multimodal large language model that integrates Modality-Specific Dynamics Alignment (MSDA) and Coalition-Based Audio-Visual Attribution (CAVA). MSDA uses auxiliary prediction objectives to align modality representations with visual motion and acoustic energy-onset dynamics. CAVA evaluates emotion scores across modality coalitions and applies Shapley attribution to identify the dominant modality and determine whether visual and auditory evidence is synergistic or conflicting. Experiments show that PI-MLLM improves both viewer-side emotion prediction and sensory-grounded explanation quality, suggesting the value of physical sensory cues to video emotion analysis.