Temporal-Oriented Recipe for Transferring Large Vision-Language Model to Video Understanding

📄 arXiv: 2505.12605v1 📥 PDF

作者: Thong Nguyen, Zhiyuan Hu, Xu Lin, Cong-Duy Nguyen, See-Kiong Ng, Luu Anh Tuan

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-19

备注: In Progress

💡 一句话要点

提出时间导向配方以提升视频理解中的大规模视觉语言模型

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

关键词: 视频理解 大规模视觉语言模型 时间理解 多模态学习 模型优化 训练方案 接口设计

📋 核心要点

  1. 现有的大规模视觉语言模型在视频理解中依赖隐含的时间理解能力，未能充分挖掘时间理解的关键因素。
  2. 本文提出了一种时间导向的配方，包含时间导向的训练方案和升级的接口，以增强模型的时间理解能力。
  3. 实验结果表明，基于该配方开发的模型在标准视频理解任务上显著超越了之前的LVLMs，提升效果明显。

📝 摘要（中文）

近年来，大规模视觉语言模型（LVLMs）取得了显著进展。然而，在视频理解任务中，这些模型主要依赖其隐含的时间理解能力，未能深入解析影响时间理解能力的重要组成部分。本文通过全面的实证研究，揭示了影响LVLMs时间理解的关键因素，尤其是视觉编码器与大语言模型之间的中间接口。基于这些发现，提出了一种时间导向的训练方案和升级接口，最终开发的模型在标准视频理解任务上显著提升了以往LVLMs的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有大规模视觉语言模型在视频理解中的时间理解能力不足的问题。现有方法未能明确影响时间理解的关键因素，限制了模型的潜力。

核心思路：论文的核心思路是通过实证研究揭示影响时间理解的关键组件，特别是视觉编码器与语言模型之间的接口，进而提出时间导向的训练方案和接口升级。

技术框架：整体架构包括视觉编码器、语言模型和中间接口。通过优化中间接口和训练方案，提升模型对时间信息的理解能力。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了时间导向的训练方案和升级接口，这与现有方法的设计思路有本质区别，强调了时间理解在视频任务中的重要性。

关键设计：在模型设计中，关键参数设置和损失函数的设计均围绕时间理解能力展开，确保模型在训练过程中能够有效捕捉时间信息。

📊 实验亮点

实验结果显示，基于提出的时间导向配方开发的模型在标准视频理解任务上相较于基线模型性能提升显著，具体提升幅度达到XX%（具体数据未知），验证了该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括视频分析、自动视频摘要生成和多媒体检索等领域。通过提升视频理解能力，模型能够更好地支持智能监控、内容推荐和人机交互等实际应用，具有重要的商业价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

Recent years have witnessed outstanding advances of large vision-language models (LVLMs). In order to tackle video understanding, most of them depend upon their implicit temporal understanding capacity. As such, they have not deciphered important components that contribute to temporal understanding ability, which might limit the potential of these LVLMs for video understanding. In this work, we conduct a thorough empirical study to demystify crucial components that influence the temporal understanding of LVLMs. Our empirical study reveals that significant impacts are centered around the intermediate interface between the visual encoder and the large language model. Building on these insights, we propose a temporal-oriented recipe that encompasses temporal-oriented training schemes and an upscaled interface. Our final model developed using our recipe significantly enhances previous LVLMs on standard video understanding tasks.