Temporal and Cross-Modal Alignment for Enhanced Audiovisual Video Captioning

📄 arXiv: 2607.01667 📥 PDF

作者: Chen Zhao, Jiajun Ma, Qilong Huang, Tiehan Fan, Hongyu Li, Zhuoliang Kang, Xiaoming Wei, Jian Yang, Ying Tai

分类: cs.CV

发布日期: 2026-07-05

💡 一句话要点

提出TCA-Captioner以解决视听视频字幕中的时间与跨模态对齐问题

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

关键词: 视听视频字幕 时间对齐 跨模态对齐 多模态学习 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在视听视频字幕生成中面临模态分离和时间不一致的问题，难以准确绑定听觉与视觉信息。
  2. 本文提出的TCA-Captioner框架通过观察者-检查者-修正者（OCC）策略，生成高质量的训练数据以增强对齐效果。
  3. 实验结果显示，TCA-Captioner在时间一致性和视听叙事的同步性方面显著优于现有基线，设定了新的性能标准。

📝 摘要（中文）

尽管多模态大型语言模型（MLLMs）在视频理解方面取得了进展，但在视听视频字幕生成中实现精确的时间和跨模态对齐仍然是一个艰巨的挑战。现有方法大多存在模态分离和时间不一致的问题，无法准确地将听觉事件与视觉实体绑定或捕捉复杂的因果动态。为了解决这些不足，本文提出了TCA-Captioner框架，旨在增强视听视频字幕生成中的时间和跨模态对齐。我们首先引入观察者-检查者-修正者（OCC）框架，这是一种迭代精炼策略，能够生成高保真、严格基于数据的训练数据。通过利用精心策划的高密度人类交互数据集，TCA-Captioner被优化以建模复杂的视听交互。此外，我们还提出了TCA-Bench，一个利用解耦评估协议的诊断基准，以隔离和量化模型在视听绑定和时间关系推理方面的能力。大量实验表明，TCA-Captioner在时间一致性和视听叙事的同步性方面设定了新的标准。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视听视频字幕生成中的时间和跨模态对齐问题。现有方法常常无法有效绑定听觉事件与视觉实体，导致模态分离和时间不一致。

核心思路：论文提出的TCA-Captioner框架通过引入观察者-检查者-修正者（OCC）策略，采用迭代精炼的方法生成高保真的训练数据，从而提升视听信息的对齐效果。

技术框架：TCA-Captioner的整体架构包括数据生成模块、模型训练模块和评估模块。数据生成模块通过OCC策略生成训练数据，模型训练模块则优化视听交互的建模，评估模块使用TCA-Bench进行性能评估。

关键创新：TCA-Captioner的核心创新在于OCC框架的引入，使得训练数据的生成更加精确和高保真。这一方法与现有的直接训练方法本质上不同，能够更好地捕捉复杂的视听交互。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化时间对齐效果，并通过高密度人类交互数据集进行训练，以确保模型能够有效学习复杂的视听关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TCA-Captioner在时间一致性和视听叙事的同步性方面显著优于现有的基线方法，具体性能提升幅度达到XX%，设定了新的标准。这一成果为视听视频字幕生成领域提供了新的研究方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频内容自动生成、智能监控、教育视频分析等。通过提高视听信息的对齐精度，TCA-Captioner能够在多模态内容理解和生成中发挥重要作用，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

While Multimodal Large Language Models (MLLMs) have advanced video understanding, achieving precise temporal and cross-modal alignment in audiovisual video captioning remains a formidable challenge. Most existing approaches suffer from modality detachment and temporal incoherence, failing to accurately bind auditory events to visual entities or capture complex causal dynamics. To address these deficiencies, we propose TCA-Captioner, a framework specifically engineered to enhance Temporal and Cross-Modal Alignment for audiovisual video captioning. We first introduce the Observer-Checker-Corrector (OCC) framework, an iterative refinement strategy that generates high-fidelity, meticulously grounded training data. Leveraging a curated high-density human interaction dataset, TCA-Captioner is optimized to model sophisticated audiovisual interactions. Furthermore, we present TCA-Bench, a diagnostic benchmark utilizing a Decoupled Evaluation Protocol to isolate and quantify model proficiency in audiovisual binding and temporal relational reasoning. Extensive experiments demonstrate that TCA-Captioner sets a new standard for temporally-coherent and synchronized audiovisual narratives.