See the past: Time-Reversed Scene Reconstruction from Thermal Traces Using Visual Language Models

📄 arXiv: 2510.05408v1 📥 PDF

作者: Kebin Contreras, Luis Toscano-Palomino, Mauro Dalla Mura, Jorge Bacca

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-10-06

💡 一句话要点

提出基于视觉语言模型的时序逆转场景重建方法，利用热成像痕迹推断过去场景状态。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 时间逆转 场景重建 热成像 视觉语言模型 扩散模型 法医学 红外成像

📋 核心要点

  1. 现有方法难以从热成像中恢复过去的场景状态，限制了在法医学等领域的应用。
  2. 利用视觉语言模型和约束扩散过程，从热成像痕迹中重建过去场景，确保语义和结构一致性。
  3. 实验表明，该方法能够重建高达120秒前的场景帧，为时间逆转成像提供可行性验证。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种时间逆转重建框架，旨在从当前观测中恢复过去的场景状态，该方法对法医学和场景分析具有潜在应用价值。利用红外热成像技术获取人与环境交互产生的残余热痕迹，这些热痕迹作为被动的时间编码，能够推断出RGB相机无法捕捉到的近期事件。该框架结合了视觉语言模型（VLM）和约束扩散过程，其中一个VLM生成场景描述，另一个VLM指导图像重建，从而确保语义和结构一致性。在三个受控场景下的评估结果表明，该方法能够重建高达120秒前的合理场景帧，为基于热痕迹的时间逆转成像提供了一个初步解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从当前的热成像和RGB图像中重建过去场景状态的问题。现有方法主要依赖RGB图像，无法捕捉到人与环境交互后留下的热痕迹，这些热痕迹包含了时间信息，可以用于推断过去发生的事件。因此，如何有效地利用热成像信息，并将其与RGB图像结合，以重建过去场景是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉语言模型（VLM）理解场景内容，并结合约束扩散过程生成过去场景的图像。VLM能够将图像信息转化为文本描述，从而捕捉场景的语义信息，而约束扩散过程则能够根据VLM生成的描述，生成符合语义和结构一致性的图像。通过时间逆转的方式，利用当前的热成像和RGB图像，推断出过去场景的状态。

技术框架：该方法的技术框架主要包含以下几个模块：1) 热成像和RGB图像采集；2) 利用VLM生成场景描述；3) 利用另一个VLM指导图像重建，并结合约束扩散过程生成过去场景的图像。整个流程通过时间逆转的方式，从当前状态推断过去状态，并利用VLM保证语义和结构一致性。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将视觉语言模型与约束扩散过程相结合，用于时间逆转场景重建。与传统的图像重建方法相比，该方法能够更好地利用场景的语义信息，从而生成更符合实际情况的图像。此外，该方法还利用热成像信息，捕捉到RGB相机无法捕捉到的时间信息，从而提高了重建的准确性。

关键设计：论文中使用了两个视觉语言模型，一个用于生成场景描述，另一个用于指导图像重建。约束扩散过程通过VLM生成的描述进行约束，从而保证生成的图像与场景描述一致。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

该方法在三个受控场景下进行了评估，结果表明该方法能够重建高达120秒前的合理场景帧。虽然论文中没有提供具体的性能数据和对比基线，但实验结果验证了该方法的可行性，为基于热痕迹的时间逆转成像提供了一个初步解决方案。具体的提升幅度属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于法医学领域，例如通过分析犯罪现场的热痕迹，重建犯罪发生前的场景，从而为案件侦破提供线索。此外，该技术还可用于安全监控、智能家居等领域，例如通过分析热成像数据，了解用户的活动轨迹和行为习惯，从而提供个性化的服务。

📄 摘要（原文）

Recovering the past from present observations is an intriguing challenge with potential applications in forensics and scene analysis. Thermal imaging, operating in the infrared range, provides access to otherwise invisible information. Since humans are typically warmer (37 C -98.6 F) than their surroundings, interactions such as sitting, touching, or leaning leave residual heat traces. These fading imprints serve as passive temporal codes, allowing for the inference of recent events that exceed the capabilities of RGB cameras. This work proposes a time-reversed reconstruction framework that uses paired RGB and thermal images to recover scene states from a few seconds earlier. The proposed approach couples Visual-Language Models (VLMs) with a constrained diffusion process, where one VLM generates scene descriptions and another guides image reconstruction, ensuring semantic and structural consistency. The method is evaluated in three controlled scenarios, demonstrating the feasibility of reconstructing plausible past frames up to 120 seconds earlier, providing a first step toward time-reversed imaging from thermal traces.