Enhancing Temporal Understanding in Video-LLMs through Stacked Temporal Attention in Vision Encoders

📄 arXiv: 2510.26027v1 📥 PDF

作者: Ali Rasekh, Erfan Bagheri Soula, Omid Daliran, Simon Gottschalk, Mohsen Fayyaz

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-29

备注: Accepted to NeurIPS 2025

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出STAVE，通过在视觉编码器中堆叠时间注意力增强Video-LLM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: Video-LLM 时间注意力 视觉编码器 视频理解 动作识别

📋 核心要点

  1. 现有Video-LLM在理解视频中的时间动态方面存在不足，尤其是在需要理解动作序列和时间进展的任务中表现不佳。
  2. 论文提出在视觉编码器中堆叠时间注意力模块（STAVE），以增强模型捕捉动作进展和帧间关系的能力。
  3. 实验结果表明，该方法显著提高了时间推理能力，并在视频问答任务中优于现有模型，在多个基准测试中取得了显著提升。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型(MLLM)取得了显著进展，但理解视频中复杂的时序动态仍然是一个主要挑战。我们的实验表明，当前的视频大型语言模型(Video-LLM)架构在时间理解方面存在严重局限，难以处理需要详细理解动作序列和时间进展的任务。本文提出了一种Video-LLM架构，该架构直接在视觉编码器中引入堆叠的时间注意力模块。这种设计在视觉编码器中加入了时间注意力机制，使模型能够更好地捕捉动作的进展和帧之间的关系，然后再将视觉tokens传递给LLM。结果表明，该方法显著提高了时间推理能力，并在视频问答任务(特别是动作识别)中优于现有模型。我们在VITATECS、MVBench和Video-MME等基准测试中提高了高达+5.5%。通过使用时间结构增强视觉编码器，我们解决了Video-LLM视频理解中的一个关键缺口。项目页面和代码可在https://alirasekh.github.io/STAVEQ2/上找到。

🔬 方法详解

问题定义：现有的Video-LLM在处理需要深入理解时间序列信息的视频任务时表现不足，无法准确捕捉动作的演变和帧之间的依赖关系。这限制了它们在复杂视频理解任务中的应用，例如需要理解动作顺序的视频问答。

核心思路：论文的核心思路是在视觉编码器中引入时间注意力机制，使模型能够在将视觉信息传递给LLM之前，更好地理解视频帧之间的时间关系和动作的演变。通过这种方式，模型可以更有效地捕捉视频中的时间动态。

技术框架：该Video-LLM架构的核心在于其视觉编码器，其中集成了堆叠的时间注意力模块（Stacked Temporal Attention）。该架构首先使用视觉编码器提取视频帧的特征，然后通过堆叠的时间注意力模块来捕捉帧之间的时间关系。最后，将提取的特征传递给LLM进行后续处理，例如视频问答。

关键创新：该论文的关键创新在于将时间注意力模块直接集成到视觉编码器中。与传统的在LLM端处理时间信息的方法不同，该方法允许模型在早期阶段就学习到视频的时间结构，从而提高了时间推理的准确性。

关键设计：时间注意力模块的具体实现细节未知，但可以推测其利用自注意力机制来计算不同帧之间的相关性，并根据相关性对帧特征进行加权。堆叠多个时间注意力模块可以使模型学习到更复杂的时间依赖关系。损失函数和训练策略的具体细节未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在VITATECS、MVBench和Video-MME等视频问答基准测试中取得了显著提升，最高提升幅度达到+5.5%。这些结果表明，通过在视觉编码器中引入时间注意力机制，可以有效提高Video-LLM的时间推理能力，使其在复杂视频理解任务中表现更出色。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要理解视频时间动态的领域，例如视频监控、自动驾驶、智能家居和医疗诊断。通过提高Video-LLM的时间理解能力，可以实现更智能的视频分析和理解，从而为这些领域带来更高效、更可靠的解决方案。未来的影响包括更精确的动作识别、更智能的视频搜索和更自然的视频交互。

📄 摘要（原文）

Despite significant advances in Multimodal Large Language Models (MLLMs), understanding complex temporal dynamics in videos remains a major challenge. Our experiments show that current Video Large Language Model (Video-LLM) architectures have critical limitations in temporal understanding, struggling with tasks that require detailed comprehension of action sequences and temporal progression. In this work, we propose a Video-LLM architecture that introduces stacked temporal attention modules directly within the vision encoder. This design incorporates a temporal attention in vision encoder, enabling the model to better capture the progression of actions and the relationships between frames before passing visual tokens to the LLM. Our results show that this approach significantly improves temporal reasoning and outperforms existing models in video question answering tasks, specifically in action recognition. We improve on benchmarks including VITATECS, MVBench, and Video-MME by up to +5.5%. By enhancing the vision encoder with temporal structure, we address a critical gap in video understanding for Video-LLMs. Project page and code are available at: https://alirasekh.github.io/STAVEQ2/.