ChronoForge-RL: Chronological Forging through Reinforcement Learning for Enhanced Video Understanding

📄 arXiv: 2509.15800v1 📥 PDF

作者: Kehua Chen

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-09-19

备注: 10 pages, 2 figures

💡 一句话要点

ChronoForge-RL：通过强化学习的时序锻造，增强视频理解能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视频理解 强化学习 关键帧选择 时间顶点蒸馏 对比学习 视频摘要 计算效率

📋 核心要点

  1. 现有视频理解方法难以处理高密度视频，且均匀采样无法有效提取关键帧。
  2. ChronoForge-RL通过时间顶点蒸馏和关键帧感知的群体相对策略优化，选择信息量大的帧。
  3. 实验表明，ChronoForge-RL在VideoMME和LVBench上显著优于基线，7B模型性能媲美72B模型。

📝 摘要（中文）

当前最先进的视频理解方法通常面临两个关键挑战：(1)处理密集视频内容中每一帧的计算量过大，以及(2)通过简单的均匀采样策略难以识别语义上重要的帧。本文提出了一种新的视频理解框架ChronoForge-RL，它结合了时间顶点蒸馏(TAD)和关键帧感知的群体相对策略优化(KF-GRPO)来解决这些问题。具体来说，我们引入了一种可微的关键帧选择机制，该机制通过一个三阶段过程系统地识别语义拐点，以提高计算效率，同时保留时间信息。然后，提出了两个特定的模块来实现有效的时间推理：首先，TAD利用变化评分、拐点检测和优先蒸馏来选择信息量最大的帧。其次，我们引入了KF-GRPO，它实现了一种对比学习范式，具有显着性增强的奖励机制，明确地激励模型利用帧内容和时间关系。最后，与基线方法相比，我们提出的ChronoForge-RL在VideoMME上实现了69.1%的准确率，在LVBench上实现了52.7%的准确率，明显超过了以前的方法，同时使我们的7B参数模型能够实现与72B参数替代方案相当的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视频理解中计算效率和关键帧选择的问题。现有方法要么处理所有帧导致计算量巨大，要么使用简单的均匀采样，无法有效提取视频中的关键语义信息，导致性能瓶颈。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习，学习一种策略，能够自适应地选择视频中信息量最大的关键帧，从而在保证视频理解性能的同时，显著降低计算成本。通过时间顶点蒸馏（TAD）和关键帧感知的群体相对策略优化（KF-GRPO）两个模块，实现高效的关键帧选择和时间推理。

技术框架：ChronoForge-RL框架包含三个主要阶段：(1)关键帧选择：使用可微的关键帧选择机制，通过三阶段过程识别语义拐点。(2)时间顶点蒸馏(TAD)：利用变化评分、拐点检测和优先蒸馏选择信息量最大的帧。(3)关键帧感知的群体相对策略优化(KF-GRPO)：采用对比学习范式，通过显着性增强的奖励机制，鼓励模型利用帧内容和时间关系进行推理。整体流程是先进行关键帧选择，然后通过TAD进行信息提炼，最后利用KF-GRPO进行时间推理和模型优化。

关键创新：论文的关键创新在于将强化学习引入到视频关键帧选择中，并设计了TAD和KF-GRPO两个模块，实现了高效且有效的视频理解。与传统的均匀采样或基于规则的关键帧选择方法相比，ChronoForge-RL能够自适应地学习关键帧选择策略，更好地捕捉视频中的语义信息。

关键设计：TAD模块中，变化评分用于衡量帧之间差异，拐点检测用于识别语义变化的关键时刻，优先蒸馏用于选择最具代表性的帧。KF-GRPO模块中，采用了对比学习损失，并设计了显着性增强的奖励机制，鼓励模型关注关键帧和时间关系。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，但此处未提供具体数值。

📊 实验亮点

ChronoForge-RL在VideoMME上取得了69.1%的准确率，在LVBench上取得了52.7%的准确率，显著优于现有基线方法。更重要的是，该方法使得一个7B参数的模型能够达到与72B参数的模型相媲美的性能，充分证明了其在计算效率方面的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于视频监控、视频摘要、视频检索、自动驾驶等领域。通过智能选择关键帧，可以显著降低计算资源消耗，提高视频处理效率，并提升相关应用的用户体验。未来，该方法有望应用于更复杂的视频理解任务，例如视频内容生成、视频编辑等。

📄 摘要（原文）

Current state-of-the-art video understanding methods typically struggle with two critical challenges: (1) the computational infeasibility of processing every frame in dense video content and (2) the difficulty in identifying semantically significant frames through naive uniform sampling strategies. In this paper, we propose a novel video understanding framework, called ChronoForge-RL, which combines Temporal Apex Distillation (TAD) and KeyFrame-aware Group Relative Policy Optimization (KF-GRPO) to tackle these issues. Concretely, we introduce a differentiable keyframe selection mechanism that systematically identifies semantic inflection points through a three-stage process to enhance computational efficiency while preserving temporal information. Then, two particular modules are proposed to enable effective temporal reasoning: Firstly, TAD leverages variation scoring, inflection detection, and prioritized distillation to select the most informative frames. Secondly, we introduce KF-GRPO which implements a contrastive learning paradigm with a saliency-enhanced reward mechanism that explicitly incentivizes models to leverage both frame content and temporal relationships. Finally, our proposed ChronoForge-RL achieves 69.1% on VideoMME and 52.7% on LVBench compared to baseline methods, clearly surpassing previous approaches while enabling our 7B parameter model to achieve performance comparable to 72B parameter alternatives.