UFVideo: Towards Unified Fine-Grained Video Cooperative Understanding with Large Language Models

📄 arXiv: 2512.11336v1 📥 PDF

作者: Hewen Pan, Cong Wei, Dashuang Liang, Zepeng Huang, Pengfei Gao, Ziqi Zhou, Lulu Xue, Pengfei Yan, Xiaoming Wei, Minghui Li, Shengshan Hu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-12

备注: 22 pages, 13 figures, technical report

💡 一句话要点

提出UFVideo，实现统一的多粒度视频协同理解，超越现有Video LLM。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 视频理解 多模态学习 大型语言模型 视觉-语言对齐 多粒度理解

📋 核心要点

  1. 现有Video LLM专注于特定任务，缺乏全面和多粒度的视频理解能力。
  2. UFVideo通过统一的视觉-语言引导对齐，在单一模型中处理全局、像素和时间尺度的视频理解。
  3. UFVideo-Bench评估多粒度视频理解，证明UFVideo优于GPT-4o，并在9个基准测试中验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

随着多模态大型语言模型（LLMs）的进步，视频LLMs得到了进一步发展，以执行整体和专业的视频理解。然而，现有的工作仅限于专门的视频理解任务，未能实现全面和多粒度的视频感知。为了弥合这一差距，我们推出了UFVideo，这是第一个具有统一多粒度协同理解能力的视频LLM。具体来说，我们设计了统一的视觉-语言引导对齐，以在单个模型中灵活地处理跨全局、像素和时间尺度的视频理解。UFVideo动态地编码不同任务的视觉和文本输入，并生成文本响应、时间定位或接地的掩码。此外，为了评估具有挑战性的多粒度视频理解任务，我们构建了UFVideo-Bench，它由尺度内的三个不同的协作任务组成，这证明了UFVideo相对于GPT-4o的灵活性和优势。此外，我们在涵盖各种常见视频理解任务的9个公共基准上验证了我们模型的有效性，为未来的视频LLMs提供了有价值的见解。

🔬 方法详解

问题定义：现有Video LLM通常针对特定视频理解任务进行优化，例如视频描述、动作识别等，缺乏一种能够同时处理全局语义理解、像素级细节感知和时间维度推理的统一框架。这限制了模型在复杂场景下的应用，例如需要结合全局上下文进行精细定位的任务。现有方法难以在不同粒度层面上进行协同理解，导致性能瓶颈。

核心思路：UFVideo的核心在于设计一个统一的视觉-语言引导对齐机制，使得模型能够灵活地处理不同粒度的视频理解任务。通过动态编码视觉和文本输入，并生成相应的文本响应、时间定位或分割掩码，实现全局、像素和时间尺度上的协同理解。这种设计允许模型根据任务需求自适应地调整关注点，从而提高整体性能。

技术框架：UFVideo的整体架构包含以下几个主要模块：1) 视频编码器：用于提取视频帧的视觉特征。2) 文本编码器：用于提取文本输入的语义信息。3) 视觉-语言对齐模块：将视觉特征和文本特征进行对齐，建立跨模态的关联。4) 任务解码器：根据任务类型，生成相应的输出，例如文本描述、时间定位或分割掩码。整个流程是端到端可训练的，允许模型在训练过程中自动学习最佳的特征表示和对齐策略。

关键创新：UFVideo最重要的创新点在于其统一的视觉-语言引导对齐机制。与现有方法不同，UFVideo不是针对每个任务单独设计模型，而是采用一种通用的框架，通过动态调整视觉和文本输入的编码方式，以及任务解码器的结构，来适应不同的任务需求。这种设计使得UFVideo具有更强的泛化能力和灵活性。

关键设计：在视觉-语言对齐模块中，采用了注意力机制来动态地调整视觉特征和文本特征的权重，使得模型能够更加关注与任务相关的部分。此外，为了更好地处理时间维度上的信息，使用了Transformer结构来建模视频帧之间的依赖关系。损失函数方面，采用了多任务学习的方式，同时优化文本生成、时间定位和分割掩码的性能。

📊 实验亮点

UFVideo在UFVideo-Bench上显著优于GPT-4o，证明了其在多粒度视频理解方面的优势。此外，在9个公共基准测试中，UFVideo也取得了具有竞争力的结果，验证了其在各种常见视频理解任务上的有效性。具体性能数据未在摘要中明确给出，但强调了其优于GPT-4o的结论。

🎯 应用场景

UFVideo具有广泛的应用前景，例如智能监控、视频编辑、自动驾驶、医疗影像分析等领域。它可以用于理解监控视频中的异常行为，辅助视频编辑人员进行内容创作，提高自动驾驶系统的环境感知能力，以及帮助医生分析医疗影像数据。未来，UFVideo有望成为各种视频理解应用的基础模型。

📄 摘要（原文）

With the advancement of multi-modal Large Language Models (LLMs), Video LLMs have been further developed to perform on holistic and specialized video understanding. However, existing works are limited to specialized video understanding tasks, failing to achieve a comprehensive and multi-grained video perception. To bridge this gap, we introduce UFVideo, the first Video LLM with unified multi-grained cooperative understanding capabilities. Specifically, we design unified visual-language guided alignment to flexibly handle video understanding across global, pixel and temporal scales within a single model. UFVideo dynamically encodes the visual and text inputs of different tasks and generates the textual response, temporal localization, or grounded mask. Additionally, to evaluate challenging multi-grained video understanding tasks, we construct the UFVideo-Bench consisting of three distinct collaborative tasks within the scales, which demonstrates UFVideo's flexibility and advantages over GPT-4o. Furthermore, we validate the effectiveness of our model across 9 public benchmarks covering various common video understanding tasks, providing valuable insights for future Video LLMs.