Causality-Aware Temporal Projection for Video Understanding in Video-LLMs

📄 arXiv: 2601.01804v1 📥 PDF

作者: Zhengjian Kang, Qi Chen, Rui Liu, Kangtong Mo, Xingyu Zhang, Xiaoyu Deng, Ye Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-01-05

备注: 7 pages, 4 figures

💡 一句话要点

V-CORE：面向视频理解，在Video-LLM中引入因果感知的时序投影

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

关键词: 视频理解 Video-LLM 因果推理 时序建模 参数高效 单向信息流 空间聚合

📋 核心要点

  1. 现有Video-LLM在处理需要时序和因果关系的视频理解任务时，由于双向投影器的使用，存在时序信息模糊的问题。
  2. V-CORE通过引入可学习的空间聚合（LSA）和因果感知的时间投影器（CATP），显式地约束时序顺序，从而提升视频理解能力。
  3. 实验结果表明，V-CORE在NExT-QA上取得了61.2%的准确率，并在时间和因果推理子类别上获得了显著提升。

📝 摘要（中文）

近年来，Video Large Language Models (Video-LLMs) 在多模态推理方面表现出色，但在需要一致的时序顺序和因果连贯性的视频理解任务中仍面临挑战。许多参数高效的Video-LLM依赖于无约束的双向投影器来建模帧间交互，这可能会模糊时序顺序，因为允许后面的帧影响前面的表示，而没有明确的架构机制来尊重视频推理的方向性。为了解决这个限制，我们提出了V-CORE，一个参数高效的框架，它为视频理解引入了显式的时序顺序约束。V-CORE由两个关键组件组成：（1）可学习的空间聚合（LSA），它自适应地选择显著的空间tokens以减少冗余，以及（2）因果感知的时间投影器（CATP），它通过块因果注意力和一个作为因果汇的终端动态摘要token来强制执行结构化的单向信息流。这种设计保留了帧内空间交互，同时确保时间信息以严格有序的方式聚合。通过4-bit QLoRA和一个冻结的LLM骨干网络，V-CORE可以在单个消费级GPU上高效地进行训练。实验表明，V-CORE在具有挑战性的NExT-QA基准测试中取得了强大的性能，达到了61.2%的准确率，并且在MSVD-QA、MSRVTT-QA和TGIF-QA中保持了竞争力，收益集中在时间和因果推理子类别（分别+3.5%和+5.2%），直接验证了显式时序顺序约束的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的Video-LLM在处理视频理解任务时，特别是那些需要理解视频中事件发生的时间顺序和因果关系的场景，表现不佳。主要原因是它们通常使用双向投影器来建模帧之间的交互，这使得后面的帧可以影响前面的帧，从而模糊了时间顺序，使得模型难以理解视频中的因果关系。

核心思路：V-CORE的核心思路是通过引入显式的时序顺序约束来解决上述问题。它通过设计一个因果感知的时间投影器（CATP），强制信息按照时间顺序单向流动，从而保证模型能够正确地理解视频中的因果关系。同时，使用可学习的空间聚合（LSA）来减少冗余信息，提高效率。

技术框架：V-CORE框架主要包含两个模块：可学习的空间聚合（LSA）和因果感知的时间投影器（CATP）。LSA模块负责从每一帧中选择重要的空间tokens，减少冗余信息。CATP模块负责按照时间顺序聚合这些tokens，并使用块因果注意力机制和动态摘要token来保证信息的单向流动和因果关系的建模。整个框架使用一个冻结的LLM作为骨干网络，并通过4-bit QLoRA进行参数高效的训练。

关键创新：V-CORE的关键创新在于提出了因果感知的时间投影器（CATP），它通过块因果注意力机制和动态摘要token来强制执行结构化的单向信息流。这种设计保证了时间信息以严格有序的方式聚合，从而使得模型能够更好地理解视频中的因果关系。与现有的使用双向投影器的方法相比，V-CORE能够更准确地建模视频中的时间顺序和因果关系。

关键设计：CATP模块使用了块因果注意力机制，这意味着每个token只能关注到它之前的tokens，从而保证了信息的单向流动。此外，CATP还引入了一个动态摘要token，它作为一个因果汇，负责聚合所有时间步的信息，并用于最终的推理。训练过程中，使用了4-bit QLoRA来减少显存占用，并冻结了LLM骨干网络，从而实现了参数高效的训练。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

V-CORE在NExT-QA基准测试中取得了61.2%的准确率，显著优于现有方法。此外，在MSVD-QA、MSRVTT-QA和TGIF-QA等基准测试中也表现出竞争力，尤其是在时间和因果推理子类别上分别获得了3.5%和5.2%的提升，直接验证了显式时序顺序约束的有效性。

🎯 应用场景

V-CORE在视频问答、视频摘要、视频编辑等领域具有广泛的应用前景。通过提升模型对视频时序和因果关系的理解能力，可以帮助模型更准确地回答与视频内容相关的问题，生成更连贯的视频摘要，以及进行更智能的视频编辑操作。该研究对于开发更智能、更可靠的视频理解系统具有重要的实际价值。

📄 摘要（原文）

Recent Video Large Language Models (Video-LLMs) have shown strong multimodal reasoning capabilities, yet remain challenged by video understanding tasks that require consistent temporal ordering and causal coherence. Many parameter-efficient Video-LLMs rely on unconstrained bidirectional projectors to model inter-frame interactions, which can blur temporal ordering by allowing later frames to influence earlier representations, without explicit architectural mechanisms to respect the directional nature of video reasoning. To address this limitation, we propose V-CORE, a parameter-efficient framework that introduces explicit temporal ordering constraints for video understanding. V-CORE consists of two key components: (1) Learnable Spatial Aggregation (LSA), which adaptively selects salient spatial tokens to reduce redundancy, and (2) a Causality-Aware Temporal Projector (CATP), which enforces structured unidirectional information flow via block-causal attention and a terminal dynamic summary token acting as a causal sink. This design preserves intra-frame spatial interactions while ensuring that temporal information is aggregated in a strictly ordered manner. With 4-bit QLoRA and a frozen LLM backbone, V-CORE can be trained efficiently on a single consumer GPU. Experiments show that V-CORE achieves strong performance on the challenging NExT-QA benchmark, reaching 61.2% accuracy, and remains competitive across MSVD-QA, MSRVTT-QA, and TGIF-QA, with gains concentrated in temporal and causal reasoning subcategories (+3.5% and +5.2% respectively), directly validating the importance of explicit temporal ordering constraints.