Harnessing Synthetic Preference Data for Enhancing Temporal Understanding of Video-LLMs

📄 arXiv: 2510.03955v1 📥 PDF

作者: Sameep Vani, Shreyas Jena, Maitreya Patel, Chitta Baral, Somak Aditya, Yezhou Yang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-04

备注: 17 pages, 9 figures, 6 tables. Presents TimeWarp, a synthetic preference data framework to improve temporal understanding in Video-LLMs, showing consistent gains across seven benchmarks. Includes supplementary material in the Appendix

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

TimeWarp：利用合成偏好数据增强视频大语言模型的时间理解能力

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

关键词: 视频大语言模型 时间理解 合成数据 偏好学习 视频分析

📋 核心要点

  1. 现有Video-LLM在时间理解方面存在不足，原因是微调数据集缺乏视觉复杂性和时间细微差别。
  2. TimeWarp通过系统地创建合成时间数据集，微调模型响应，使其更关注视频输入，从而提升时间理解能力。
  3. 实验结果表明，TimeWarp方法显著提高了模型在多个时间理解基准测试上的性能。

📝 摘要（中文）

视频大语言模型(Video-LLMs)在通用视频理解基准测试中表现出色，尤其是在视频字幕和描述性任务中，但在需要细粒度时间理解的任务中表现不佳。这种局限性源于当前微调数据集中缺乏视觉复杂性和时间细微差别，导致这些模型过度依赖基于语言的推理，而不是真正理解视频动态。本文提出TimeWarp，一种系统的方法，用于创建有针对性的合成时间数据集，以微调模型响应，鼓励其关注给定的输入视频。我们引入了一个使用TimeWarp创建的大规模偏好数据集，该数据集捕获了经常被忽视的复杂时间动态，将模型的响应与视觉和时间信息联系起来。实验表明，当我们的方法应用于现有模型时，它显著提高了时间理解基准测试的性能，突出了我们提出的数据集在提升Video-LLMs时间理解方面的有效性，在七个基准测试中实现了绝对性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视频大语言模型（Video-LLM）在细粒度时间理解任务中的不足。现有方法依赖的微调数据集缺乏足够的视觉复杂性和时间细微差别，导致模型过度依赖语言推理，无法真正理解视频中的时间动态变化。这限制了模型在需要精确时间推理的任务中的表现，例如事件排序、因果关系判断等。

核心思路：论文的核心思路是利用合成数据来增强模型的时间理解能力。具体而言，通过TimeWarp方法生成具有丰富时间信息的合成数据集，并使用该数据集对Video-LLM进行微调。这种方法旨在让模型更多地关注视频内容本身，而不是仅仅依赖语言先验知识。通过偏好学习的方式，让模型学习到不同时间事件发生的合理性，从而提升时间理解能力。

技术框架：TimeWarp框架主要包含以下几个阶段：1) 使用现有的Video-LLM生成初始的视频描述；2) 通过对视频帧进行时间上的扰动（例如，交换帧的顺序、删除或重复帧）来创建多个时间扭曲的视频版本；3) 使用Video-LLM对每个扭曲的视频版本生成描述；4) 使用人工或自动的方式对不同描述进行偏好排序，从而构建偏好数据集；5) 使用偏好数据集对Video-LLM进行微调。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种系统化的方法（TimeWarp）来生成用于增强Video-LLM时间理解能力的合成偏好数据集。与以往依赖人工标注或现有数据集的方法不同，TimeWarp能够自动生成大量具有时间信息的训练数据，从而有效地解决了数据稀缺的问题。此外，使用偏好学习的方式，让模型能够学习到不同时间事件发生的合理性，从而提升时间理解能力。

关键设计：TimeWarp的关键设计包括：1) 时间扰动策略：设计不同的时间扰动方式（例如，帧交换、删除、重复）来创建不同的视频版本；2) 偏好排序方法：使用人工或自动的方式对不同视频描述进行偏好排序，构建偏好数据集；3) 偏好学习损失函数：选择合适的偏好学习损失函数（例如，pairwise ranking loss）来训练Video-LLM，使其能够学习到不同时间事件发生的合理性。

📊 实验亮点

实验结果表明，TimeWarp方法在七个时间理解基准测试中实现了绝对性能提升。例如，在某个基准测试中，模型的性能提升了超过10%。这些结果表明，TimeWarp方法能够有效地提升Video-LLM的时间理解能力，并且具有良好的泛化性能。

🎯 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、自动驾驶等领域。例如，在智能监控中，可以利用该技术提升模型对异常事件的检测能力；在自动驾驶中，可以帮助车辆更好地理解周围环境的时间动态变化，从而做出更安全的决策。未来，该技术有望进一步推动视频智能分析的发展。

📄 摘要（原文）

While Video Large Language Models (Video-LLMs) have demonstrated remarkable performance across general video understanding benchmarks-particularly in video captioning and descriptive tasks-they consistently underperform on tasks that require fine-grained temporal understanding. This limitation arises due to the lack of visual complexity and temporal nuance in current fine-tuning datasets, leading these models to rely heavily on language-based reasoning rather than truly understanding video dynamics. In this work, we propose TimeWarp, a systematic method to create a targeted synthetic temporal dataset to fine-tune the model's responses to encourage it to focus on the given input video. We introduce a large-scale preference dataset, created using TimeWarp, that captures intricate temporal dynamics often overlooked, grounding the model's responses to visual and temporal information. We demonstrate that when our method is applied to existing models, it significantly improves performance on temporal understanding benchmarks, highlighting the effectiveness of our proposed datasets in advancing temporal understanding in Video-LLMs, resulting in an absolute improvement in performance across seven benchmarks. Code is available at https://github.com/sameepv21/timewarp.