AVA-Encoder: Towards Agent-Native Video Representation Learning
作者: Chuyue Li, Jinpeng Yu, Haozhe Wang, Tian Xueyun, Zhijing Zhang, Bingnan Li, Shuqi Gu, Kan Ren, Jiaming Liu, Ruihua Hua
分类: cs.CV, cs.CL
发布日期: 2026-08-12
💡 一句话要点
提出AVA-Encoder以解决代理智能视频表示学习问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 视频表示学习 知识图 代理智能 自编码器 多模态学习 内容生成 电影分析
📋 核心要点
- 现有方法在学习高质量电影视频时缺乏有效的结构化表示，限制了代理智能的表现力。
- 论文提出的AVA-Encoder框架通过将视频转化为知识图表示，进而实现视频的重构，增强了代理的理解与操作能力。
- 实验结果显示，AVA-Encoder在性能上超越了最强外部基线，并在特定设置中显著减少了系统提示令牌的使用。
📝 摘要（中文）
创意代理在学习高质量人类电影方面仍然缺乏有效的方法，限制了其制作电影级视频的能力。一个关键挑战是缺乏一种既忠实于电影内容又可直接用于代理推理和操作的结构化视频表示。为了解决这一挑战，我们提出了代理视频自编码器（AVA-Encoder），一个通过代理自编码学习代理原生视频表示的框架。AVA-Encoder将视频转换为知识图（KG）表示，然后再重构回视频。其层次和状态节点存储结构化文本，而链接资产层则保存生成的图像、音频和视频。类型化边缘保留这些文本描述与资产之间的关系，以便代理能够轻松理解、查询和编辑。视频重构差异驱动了文本梯度优化框架，表达评估反馈为自然语言更新方向。大量实验表明，AVA-Encoder在最强外部基线的基础上提高了20.7个百分点。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决代理智能在学习高质量电影视频时缺乏有效结构化表示的问题。现有方法无法提供既忠实于内容又适用于代理推理的表示形式，导致代理智能的表现受限。
核心思路：论文的核心思路是通过代理自编码的方式，将视频转换为知识图表示，并通过重构过程实现对视频内容的理解与操作。这种设计使得代理能够以更自然的方式进行视频内容的查询和编辑。
技术框架：AVA-Encoder的整体架构包括视频到知识图的转换模块、知识图的重构模块以及文本梯度优化框架。主要模块包括层次和状态节点、链接资产层以及类型化边缘，确保信息的结构化和可操作性。
关键创新：最重要的技术创新点在于引入了知识图表示，使得视频内容的结构化和代理理解能力得以提升。这与现有方法的本质区别在于，现有方法通常缺乏对内容的深度理解和操作能力。
关键设计：在设计中，采用了文本梯度优化框架来驱动视频重构过程，评估反馈以自然语言形式表达。此外，论文还提出了数据独立编码策略伪训练和数据依赖知识图表示精炼的双重优化机制。具体的损失函数和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，AVA-Encoder在最强外部基线的基础上提高了20.7个百分点。在控制策略设置中，其伪训练的镜头级代理视频编码器策略在使用74.3%更少的系统提示令牌的情况下，超越了经过精心调优的人类策略，展示了其有效性和优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括电影制作、虚拟现实和游戏开发等。通过提供高质量的代理视频表示，AVA-Encoder能够帮助创意代理更好地理解和生成视频内容，从而提升创作效率和质量。未来，该技术可能在自动化视频编辑和内容生成等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Creative agents still lack an effective way to learn from high-quality human films, limiting their ability to produce cinematic-grade videos. A key challenge is the absence of a structured video representation that is both faithful to film content and directly usable for agentic reasoning and manipulation. To address the challenge, we propose the Agentic Video Auto-Encoder (AVA-Encoder), a framework for learning agent-native video representations via agentic auto-encoding. AVA-Encoder transforms a video into a knowledge graph (KG) representation and then reconstructs it back into video. Its hierarchy and state nodes store structured text, while a linked asset layer holds generated images, audio, and video. Typed edges preserve the relations between these text descriptions and assets in a form that agents can easily understand, query, and edit. The video reconstruction differences drive a textual-gradient optimization framework, which expresses evaluation feedback as natural-language update directions for Data-Independent Encoding Policy Pseudo-Training in the outer loop and optional Data-Dependent KG Representation Refinement in the test-time inner loop. Extensive experiments show that AVA-Encoder improves by 20.7 percentage points over the strongest external baseline. In the controlled policy-only setting, its pseudo-trained shot-level Agentic Video Encoder policy also outperforms a carefully human-tuned policy while using 74.3% fewer system-prompt tokens. We release the complete AVA-Encoder framework, a reliable agentic video reconstruction benchmark, and the first dataset of high-quality film KG representations.