CineCap: Structured Reasoning with Spatio-Temporal Anchors for Cinematographic Video Captioning
作者: Xinyu Mao, Yuhui Zeng, Xiaokun Liu, Wenyu Qin, Meng Wang, Xin Tao, Pengfei Wan, Xiaohan Xing, Max Meng
分类: cs.AI
发布日期: 2026-06-23
备注: 10 pages, 4 figures
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出CineCap以解决电影视频字幕生成中的专业概念理解问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 电影字幕生成 多模态学习 结构化推理 时空锚点 强化学习
📋 核心要点
- 现有方法在电影字幕生成中对专业电影概念的理解不足，难以从细微的视觉证据中推断出准确的描述。
- CineCap框架通过结构化推理与时空锚点相结合，利用强化学习优化生成的字幕质量，提升全面性与准确性。
- 实验结果显示，CineCap在472对视频-字幕对的基准测试中，显著超越了强大的专有和开源基线，确立了新的性能标准。
📝 摘要（中文）
电影字幕生成旨在使用专业的电影语言概念描述视频拍摄方式，包括镜头运动、镜头大小、景深、构图和拍摄角度。尽管这一能力对细粒度视频理解和可控的电影质量视频生成至关重要，但在现有的多模态大语言模型中仍未得到充分探索。与基于问答的电影理解评估不同，电影字幕生成需要对多个电影维度进行统一的开放式描述。为此，本文提出了CineCap框架，结合结构化推理与时空锚点，以及强化学习，优化描述的全面性、准确性和覆盖率。我们还构建了CineCap Bench，一个包含472对手动标注视频-字幕对的基准，以进行系统评估。实验结果表明，CineCap在多个强基线模型上表现优异，确立了电影字幕生成的新状态。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决电影字幕生成中对专业电影概念的理解和描述问题。现有方法在推断细微视觉证据时存在困难，导致生成的字幕缺乏全面性和准确性。
核心思路：CineCap框架通过结合结构化推理与时空锚点，明确将专业电影描述与视觉证据相结合，并通过强化学习优化生成的字幕质量，以实现全面性与准确性的平衡。
技术框架：CineCap的整体架构包括两个主要模块：结构化推理模块用于从视觉证据中提取专业电影概念，时空锚点模块则用于将这些概念组织成紧凑的推理单元。此外，强化学习模块通过设定奖励机制来优化生成的字幕。
关键创新：CineCap的主要创新在于将结构化推理与时空锚点结合，形成了一种新的生成策略，能够有效地从复杂的视觉信息中提取和组织专业电影概念，这与现有方法的单一推理方式形成了鲜明对比。
关键设计：在模型设计中，采用了多种损失函数来平衡描述的全面性与准确性，同时在强化学习中引入了覆盖率奖励，以确保生成的字幕既全面又不失真实感。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
CineCap在472对视频-字幕对的基准测试中，表现出色，超越了多个强大的专有和开源基线，确立了新的状态。具体而言，CineCap在全面性和准确性方面的提升幅度达到了XX%（具体数据未知），显示了其在电影字幕生成领域的显著优势。
🎯 应用场景
CineCap的研究成果在电影制作、视频编辑和内容创作等领域具有广泛的应用潜力。通过提供专业的电影语言描述，该框架能够帮助创作者更好地理解和控制视频内容的表现，推动高质量视频生成技术的发展。未来，该技术还可能在教育、娱乐和广告等多个行业中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Cinematographic captioning aims to describe how a video is filmed using professional film-language concepts such as camera movement, shot size, depth of field, composition, and shooting angle. This capability is important for fine-grained video understanding and controllable movie-quality video generation, yet remains underexplored in existing multimodal large language models. Unlike question-answering-based evaluation of cinematic understanding, cinematographic captioning requires a unified open-form description over multiple cinematographic dimensions. This task is challenging for two main reasons: the model must infer professional cinematographic concepts from subtle visual evidence, and it must generate captions that are both comprehensive and accurate. Accordingly, we propose CineCap, a framework that combines structured reasoning with spatio-temporal anchors and reinforcement learning with comprehensiveness, accuracy, and gated coverage rewards. The former grounds professional cinematographic descriptions in explicit visual evidence and organizes them into compact atomic reasoning for supervised fine-tuning, while the latter improves the balance between descriptive completeness and factual correctness. In addition, we construct CineCap Bench, a benchmark of 472 manually annotated video-caption pairs for systematic evaluation. Extensive experiments show that CineCap consistently outperforms strong proprietary and open-source baselines, establishing a new state of the art for cinematographic captioning. The code, model checkpoint, and benchmark are publicly available in https://github.com/Hectormxy/CineCap.git.