MASH-VLM:解耦时空表征,缓解视频大语言模型的动作-场景幻觉

MASH-VLM通过解耦时空表征,显著缓解了视频大语言模型中的动作-场景幻觉问题,并在UNSCENE等基准测试中取得了领先性能。

原文标题:【CVPR2025】MASH-VLM:通过解耦时空表征缓解视频大语言模型中的动作-场景幻觉问题

原文作者:数据派THU

冷月清谈:

本文介绍了MASH-VLM,一种旨在缓解视频大语言模型(Video-LLMs)中动作-场景幻觉问题的新方法。该方法的核心思想是解耦时空表征,通过以下两点实现:一是引入DST-attention机制,限制空间和时间标记之间的直接交互,从而在语言模型内解耦时空信息;二是采用Harmonic-RoPE,扩展位置ID的维度,使空间和时间标记能够相对于文本标记保持平衡的位置关系。为了评估模型的性能,研究者构建了UNSCENE基准测试,包含1320个视频和4078个问答对。实验结果表明,MASH-VLM在UNSCENE基准测试以及现有的视频理解基准测试中均取得了最先进的性能,有效缓解了动作-场景幻觉问题。

怜星夜思:

1、MASH-VLM通过解耦时空表征来缓解视频大语言模型中的动作-场景幻觉。你认为在其他领域,例如自动驾驶或医疗影像分析中,这种解耦思想是否有应用潜力?为什么?
2、文章中提到了UNSCENE基准测试,用于评估视频大语言模型中的动作-场景幻觉。你认为除了这个基准测试,还可以从哪些方面或者设计哪些指标来更全面地评估视频大语言模型的性能?
3、MASH-VLM使用了DST-attention和Harmonic-RoPE两种技术来解耦时空表征。假设让你设计一种新的方法来实现相同的目标,你会考虑哪些不同的思路?

原文内容

来源:专知

本文约1000字,建议阅读5分钟

我们提出了MASH-VLM,即通过解耦时空表征来缓解视频大语言模型中的动作-场景幻觉。


在本研究中,我们致力于解决视频大语言模型(Video-LLMs)中的动作-场景幻觉问题,即模型基于场景上下文错误预测动作,或基于观察到的动作错误预测场景。我们发现,现有的视频大语言模型通常因以下两个主要原因而出现动作-场景幻觉:首先,现有模型通过对所有标记(tokens)应用注意力操作,将空间和时间特征混为一谈;其次,它们使用标准的旋转位置嵌入(RoPE),导致文本标记过度依赖其序列顺序而强调某些类型的标记。为了解决这些问题,我们提出了MASH-VLM,即通过解耦时空表征来缓解视频大语言模型中的动作-场景幻觉。我们的方法包括两项关键创新:(1)DST-attention,一种新颖的注意力机制,通过使用掩码注意力限制空间和时间标记之间的直接交互,从而在语言模型内解耦空间和时间标记;(2)Harmonic-RoPE,通过扩展位置ID的维度,使空间和时间标记能够相对于文本标记保持平衡的位置。为了评估视频大语言模型中的动作-场景幻觉,我们引入了UNSCENE基准测试,包含1,320个视频和4,078个问答对。MASH-VLM在UNSCENE基准测试以及现有的视频理解基准测试中均取得了最先进的性能。



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与其在注意力机制上做文章,我可能会考虑从数据增强的角度入手。通过生成更多样化的训练数据,比如合成一些具有特定动作和场景组合的视频,强制模型学习动作和场景之间的独立性。

从学术角度来看,解耦思想本质上是在降低不同特征之间的耦合度,提高模型的可解释性和泛化能力。在医疗影像分析中,可以将病灶的形态特征和纹理特征解耦,或者将不同类型的影像(CT、MRI)解耦,分别进行分析,然后综合判断。这样可以避免模型过度依赖某些特征,提高诊断的准确性和效率。

除了准确率,还可以考虑模型的效率。在实际应用中,模型的推理速度也很重要。尤其是在需要实时响应的场景中,比如监控系统,必须保证模型能够在第一时间做出判断。

我感觉这个思路挺通用的,关键是找到需要解耦的关键因素。在医疗影像里,我觉得还可以把影像本身的质量(清晰度、噪声)和病灶的特征解耦,影像质量差的时候,模型就应该更谨慎一些,不要轻易下结论。

这个问题很有意思!我觉得在自动驾驶领域,解耦思想绝对有潜力。比如,我们可以将车辆的运动状态(速度、方向)和周围环境(交通标志、行人)解耦,分别进行建模和理解,这样可能能提高自动驾驶系统在复杂环境下的鲁棒性,减少误判。

我觉得评测标准不能只关注准确率,还要关注模型的泛化能力。比如说,可以测试模型在不同光照条件、不同拍摄角度、不同清晰度下的表现,看看模型是否能够适应真实世界的复杂情况。

可以借鉴一下图神经网络的思想,把视频中的物体、动作、场景都抽象成节点,然后用边来表示它们之间的关系。通过学习节点和边的表示,从而更好地理解视频的内容,降低动作和场景之间的耦合度。

我可能会尝试使用对比学习的方法。让模型学习区分不同的动作和场景,通过最大化相似动作和场景的相似度,最小化不同动作和场景的相似度,从而实现解耦的目的。

从伦理角度考虑,我们还应该关注模型是否存在偏见。例如,模型是否对某些特定人群或者特定场景存在歧视?这需要设计更全面的数据集和评估指标,确保模型的公平性和公正性。