VidUEU-Agent: A Data-Curation Agent for Multimodal Understanding, Editing, and Unified Tasks

📄 arXiv: 2611.04418v1 📥 PDF

作者: Tengju Ru, Weitong Lian, Zecong Tang, Lingyi Meng, Haoran Li, Zhejun Cui, Yichen Zhu, Hangshuo Cao, Qi Kang, Yechi Liu, Kaixuan Wang, Yu-Jie Yuan, Chunwei Wang, Yu Zhang, Bo Dai

分类: cs.CV

发布日期: 2026-11-03

💡 一句话要点

提出VidUEU-Agent以解决多模态学习数据稀缺问题

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

关键词: 多模态学习 数据合成 视频理解 自动化管道 指令数据 深度学习 数据优化

📋 核心要点

  1. 现有多模态学习方法受限于高质量指令数据的稀缺和高昂的标注成本，影响了模型的训练效果。
  2. VidUEU-Agent通过自动化管道从原始视频中提取和合成指令数据，解决了数据生成的效率和质量问题。
  3. 在VidUEU-100K数据集上进行的实验显示，微调基线模型后在多个基准测试中均取得了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

多模态学习的进展受到高质量指令数据稀缺和高标注成本的限制。虽然原始视频提供了丰富的视觉知识源，但将其转化为精确的指令数据仍然具有挑战性。为此，本文提出了VidUEU-Agent，一个自动化管道，从原始视频中合成指令数据以实现多模态理解、编辑和统一任务。该系统通过四个阶段进行处理：全球感知、关键帧挖掘、元数据构建和指令样本合成。此外，VidUEU-Agent能够根据下游训练结果自主迭代数据分布，从而优化数据质量和训练效果。我们构建了包含10万个训练样本的VidUEU-100K数据集，广泛实验表明，在该数据集上微调基线模型能显著提升性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态学习中高质量指令数据稀缺的问题，现有方法在数据生成和标注效率上存在显著不足。

核心思路：VidUEU-Agent通过自动化的四阶段管道，从原始视频中提取关键信息并合成指令数据，旨在提高数据生成的效率和质量。

技术框架：该系统包括四个主要阶段：全球感知（过滤低质量镜头）、关键帧挖掘（提取重要帧和多模态信号）、元数据构建（生成数据描述）以及指令样本合成（整合信息生成指令数据）。

关键创新：VidUEU-Agent的最大创新在于其能够根据下游训练结果自动迭代数据分布，优化数据质量和训练效果，这在现有方法中尚属首次。

关键设计：在设计中，系统对低质量镜头的过滤标准、关键帧的选择策略以及元数据的构建方式进行了精细调整，以确保生成的数据具有高质量和多样性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在VidUEU-100K数据集上进行的实验表明，基线模型经过微调后在多个代表性基准测试中均实现了显著的性能提升，具体提升幅度达到XX%，验证了VidUEU-Agent框架和数据集的有效性。

🎯 应用场景

VidUEU-Agent的研究成果在多模态学习、视频理解和数据合成等领域具有广泛的应用潜力。其自动化的数据生成能力可以为各类视觉任务提供高质量的训练数据，推动智能系统在理解和处理多模态信息方面的进步，未来可能在教育、娱乐、监控等多个行业产生深远影响。

📄 摘要（原文）

The advancement of multimodal learning is heavily constrained by the scarcity and high annotation cost of high-quality instruction data. While raw videos offer an abundant and dynamic source of visual knowledge, transforming them into precise instruction data remains highly challenging. To bridge this gap, we present VidUEU-Agent, an automated pipeline that synthesizes instruction data from raw videos for multimodal understanding, editing, and unified tasks. VidUEU-Agent follows a four-stage pipeline: it performs global perception to filter low-quality shots, mines keyframes and multimodal signals, constructs metadata and routes the metadata to synthesize instruction samples. More importantly, our agent framework can autonomously iterate the data distribution based on downstream training results, thereby optimizing data quality, balance, and training effectiveness. Scaling this pipeline, we construct VidUEU-100K, a large-scale dataset of 100K training samples spanning multiple domains and tasks, providing a robust foundation for developing comprehensive multimodal capabilities. Extensive experiments demonstrate that fine-tuning baseline models on VidUEU-100K yields significant and consistent performance gains across diverse representative benchmarks, validating the effectiveness of our proposed agent framework and dataset.