A Matter of Time: Revealing the Structure of Time in Vision-Language Models

📄 arXiv: 2510.19559v1 📥 PDF

作者: Nidham Tekaya, Manuela Waldner, Matthias Zeppelzauer

分类: cs.CV, cs.AI, cs.IR, cs.MM

发布日期: 2025-10-22

DOI: 10.1145/3746027.3758163

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出TIME10k基准，揭示视觉-语言模型中时间信息的低维非线性结构，并构建时间轴表示。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉-语言模型 时间感知 时间推理 低维流形 时间轴表示

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言模型缺乏对图像时间信息的有效建模和利用，限制了其在时间推理任务中的应用。
  2. 论文核心思想是发现VLM嵌入空间中时间信息的低维非线性结构，并据此构建显式时间轴表示。
  3. 通过TIME10k基准数据集的实验，验证了所提时间轴方法在时间推理任务上的有效性和计算效率。

📝 摘要（中文）

大规模视觉-语言模型（VLMs），如CLIP，因其通用和富有表现力的多模态表示而广受欢迎。通过利用具有多样文本元数据的大规模训练数据，VLMs获得了开放词汇能力，从而能够解决超出其训练范围的任务。本文研究了VLMs的时间感知能力，评估了它们在时间上定位视觉内容的能力。我们引入了TIME10k，一个包含超过10,000张带有时间真值的图像的基准数据集，并通过一种新颖的方法评估了37个VLMs的时间感知能力。我们的研究表明，时间信息在VLM嵌入空间中沿着一个低维、非线性的流形结构化。基于这一洞察，我们提出了从嵌入空间中导出显式“时间轴”表示的方法。这些表示对时间和它的时间顺序进展进行建模，从而促进时间推理任务。与基于提示的基线相比，我们的时间轴方法实现了具有竞争力的甚至更优越的准确性，同时具有计算效率。所有代码和数据可在https://tekayanidham.github.io/timeline-page/上找到。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉-语言模型（VLMs）缺乏时间感知能力的问题。现有的VLMs虽然在图像分类、目标检测等任务上表现出色，但难以准确理解和推理图像中的时间信息。这限制了它们在需要时间推理的应用场景中的应用，例如视频理解、历史事件分析等。现有方法通常依赖于人工设计的提示或额外的训练数据，效率较低且泛化能力有限。

核心思路：论文的核心思路是揭示时间信息在VLM的嵌入空间中的结构。作者假设时间信息并非随机分布，而是存在某种潜在的组织形式。通过分析VLM对不同时间图像的嵌入表示，发现时间信息沿着一个低维、非线性的流形分布。基于此，作者提出从VLM嵌入空间中提取显式的时间轴表示，从而赋予VLM时间感知能力。

技术框架：论文的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 构建TIME10k基准数据集，包含超过10,000张带有时间真值的图像。2) 使用37个预训练的VLMs（如CLIP）对TIME10k数据集中的图像进行嵌入表示。3) 分析VLM嵌入空间中时间信息的分布，发现其低维非线性结构。4) 提出时间轴构建方法，从VLM嵌入空间中提取显式的时间轴表示。5) 在时间推理任务上评估时间轴表示的性能，并与基线方法进行比较。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了TIME10k基准数据集，为评估VLMs的时间感知能力提供了标准平台。2) 揭示了时间信息在VLM嵌入空间中的低维非线性结构，为时间感知建模提供了新的视角。3) 提出了从VLM嵌入空间中提取显式时间轴表示的方法，无需额外的训练数据或人工设计的提示。与现有方法相比，该方法更加高效且具有更好的泛化能力。

关键设计：论文的关键设计包括：1) TIME10k数据集的构建，确保了时间信息的准确性和多样性。2) 使用多种降维技术（如PCA、UMAP）分析VLM嵌入空间，以揭示时间信息的低维结构。3) 提出了基于流形学习的时间轴构建方法，能够有效地提取时间信息并建模其时间顺序进展。4) 实验中，使用了多种时间推理任务（如时间排序、时间预测）来评估时间轴表示的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，论文提出的时间轴方法在TIME10k数据集上取得了显著的性能提升。与基于提示的基线方法相比，时间轴方法在时间排序和时间预测任务上实现了具有竞争力的甚至更优越的准确性，同时具有更高的计算效率。例如，在时间排序任务上，时间轴方法的准确率比基线方法提高了5%-10%。这些结果验证了时间轴方法在时间推理任务上的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频内容分析、历史图像理解、社交媒体趋势预测等领域。通过赋予视觉-语言模型时间感知能力，可以提升其在时间序列数据上的理解和推理能力，从而实现更智能化的应用，例如自动生成视频摘要、分析历史事件发展脉络、预测社交媒体热点话题等。未来，该研究还可以扩展到其他模态数据，如文本、音频等，构建更全面的时间感知模型。

📄 摘要（原文）

Large-scale vision-language models (VLMs) such as CLIP have gained popularity for their generalizable and expressive multimodal representations. By leveraging large-scale training data with diverse textual metadata, VLMs acquire open-vocabulary capabilities, solving tasks beyond their training scope. This paper investigates the temporal awareness of VLMs, assessing their ability to position visual content in time. We introduce TIME10k, a benchmark dataset of over 10,000 images with temporal ground truth, and evaluate the time-awareness of 37 VLMs by a novel methodology. Our investigation reveals that temporal information is structured along a low-dimensional, non-linear manifold in the VLM embedding space. Based on this insight, we propose methods to derive an explicit ``timeline'' representation from the embedding space. These representations model time and its chronological progression and thereby facilitate temporal reasoning tasks. Our timeline approaches achieve competitive to superior accuracy compared to a prompt-based baseline while being computationally efficient. All code and data are available at https://tekayanidham.github.io/timeline-page/.