AVCap: Reinforcing Audio-Video Joint Caption with Detail-Aware Reward

📄 arXiv: 2608.06930v1 📥 PDF

作者: Mingyang Wu, Kaituo Feng, Bohao Li, Kaixiong Gong, Zihao Yin, Xiangyu Yue

分类: cs.CV

发布日期: 2026-08-07

🔗 代码/项目: HUGGINGFACE

💡 一句话要点

提出AVCap以解决音视频联合描述的细节不足问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 音视频联合描述 细节感知 多模态学习 强化学习 数据集构建 评估标准 模型优化

📋 核心要点

  1. 现有方法在音视频联合描述中缺乏高质量的细粒度数据集和有效的评估标准。
  2. 本文提出AVCap-100K数据集和基于细节感知GRPO的AVCap模型，优化了音视频联合描述的生成过程。
  3. AVCap在多个评估中达到了开源模型的最优性能，并在某些评估中超过了专有模型。

📝 摘要（中文）

详细的音视频联合描述对于多模态视频理解和生成至关重要。然而，现有研究面临三大主要限制：缺乏高质量的细粒度音视频联合描述公共数据集；强化学习方法依赖粗糙的奖励信号；缺乏评估音视频描述原子级细节的基准和指标。为了解决这些挑战，本文提出了AVCap-100K数据集、基于细节感知GRPO的AVCap模型，以及用于评估音视频描述细节的AVCap-Bench和AVCap-Score基准。我们的代码、模型和数据集可在https://huggingface.co/collections/Apryle/avcap获取。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决音视频联合描述中细节不足的问题，现有方法受限于数据集质量和评估标准的缺乏，导致生成的描述不够精细和准确。

核心思路：论文提出了AVCap模型，通过细节感知的强化学习优化策略，提升了音视频描述的质量和细节丰富性。此设计旨在通过更精细的奖励信号来引导模型生成更高质量的描述。

技术框架：AVCap模型的整体架构包括数据预处理、细节感知强化学习优化模块和描述生成模块。数据预处理阶段负责将音视频数据转化为模型可用的格式，优化模块则通过细粒度奖励信号来调整生成策略。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了细节感知GRPO（Da-GRPO）优化方法，该方法通过细粒度的奖励信号来提升模型的生成能力，与传统的粗糙奖励信号方法形成鲜明对比。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡生成描述的准确性和细节丰富性，同时在网络结构上进行了优化，以适应音视频数据的特性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AVCap模型在多个评估中表现出色，达到了开源模型的最优性能，并在某些任务上超过了专有模型，显示出显著的性能提升。具体而言，AVCap在细节丰富性和描述准确性方面的提升幅度达到了XX%（具体数据未知）。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频内容分析、自动化视频生成、智能监控系统等。通过提供更精细的音视频描述，AVCap能够在多模态理解和生成任务中发挥重要作用，提升用户体验和系统性能。未来，该技术可能会在教育、娱乐和安全等多个领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Detailed audio-video joint captioning is essential for multimodal video understanding and generation. However, prior works are constrained by three main limitations: (1) the scarcity of high-quality public datasets with fine-grained audio-visual joint captions; (2) reinforcement-learning methods that rely on coarse reward signals; and (3) the lack of a benchmark and metric for evaluating detailed audiovisual captions at the atomic level. To address these challenges, we propose: (1) AVCap-100K, a high-quality dataset of 100K temporally aligned, detail-rich audio-video captions; (2) AVCap, a model optimized via Detail-Aware GRPO (Da-GRPO) that achieves state-of-the-art performance among open-source models and matches or surpasses proprietary models on several evaluations; and (3) AVCap-Bench and AVCap-Score, a specialized benchmark and metric for evaluating atomic-level details in audiovisual captions. Our code, models, and datasets are available at https://huggingface.co/collections/Apryle/avcap.