新芽专题介绍（23）：基于提示的视频描述优化

Last updated on Sep 24, 2025

一、专题介绍

1.1 研究背景

近年来，有关视频理解与生成（Comprehension & Generalization）的技术在学术界与工业界均取得了快速进展，被广泛应用于短视频创作、影视制作、虚拟现实以及教育传播等场景。然而，现有方法普遍依赖于视频-字幕配对数据进行训练，而这些字幕往往存在细节缺失、虚构内容、动作描绘不准确等问题，导致理解或生成结果与真实语义存在偏差，严重制约了下游应用的保真度与一致性。如何提升字幕的细粒度表达能力与实例级精确性，进而增强视频理解与生成的语义对齐度与表现力，已成为当前研究的重要挑战之一。

1.2 研究意义

在 AI 时代，推动文本到视频生成从 “粗粒度描述” 走向 “细粒度、实例级表达”，无疑是一项具有深远意义的突破。高质量的视频字幕不仅是训练数据的核心，还直接决定了生成视频的语义对齐与视觉一致性。这一转变的实现，不仅能提升视频生成的可信度，还将在多个层面产生积极而广泛的影响。

  1. 加强视频理解能力，拓展多模态应用：细粒度的字幕能够更精准地刻画视频中的对象、动作与场景关系，显著提升视频问答（VQA）、视频检索、事件分析等任务的表现，推动视频理解从“整体模糊”迈向“精准细致”。
  2. 促进视频生成一致性，提升语义对齐度：结构化字幕为视频生成提供明确的语义约束，减少动作描绘不清或场景不连贯的问题，确保对象外观、动作轨迹与时间顺序保持一致，从而增强生成视频的保真性与稳定性。
  3. 推动通用模型赋能下游应用：实例级视频理解与生成能力可广泛应用于电影与电视剧的自动解说、教育视频的知识点提炼、体育赛事的精彩片段生成、安防视频的异常行为检测等场景，为多模态大模型在实际落地中提供坚实支撑。 因此，这一研究主题不仅具有重要的学术价值，也将在内容创作、媒体传播及智能监控等行业中展现广阔的应用前景，是 AI 时代推动多模态理解与生成技术走向成熟的关键方向。

▲ 对视频进行细粒度描述，理解生成与下游应用。

▲ 对局部物体使用细粒度视觉提示的方式进行提取。

1.3 当前主要挑战

优化基于细粒度提示的视频描述，仍存在以下挑战：

  1. 实例级识别与跟踪的复杂性：视频中往往包含多个对象与动作，且存在遮挡、尺度变化与快速运动等情况，使得实例级别的检测与跟踪极具挑战，直接影响描述的完整性与准确性。
  2. 细粒度语义建模的不足：现有方法在将稠密提示转化为细粒度、结构化描述时，容易出现语义模糊或冗余，缺乏对动作过程、对象关系与时间顺序的精准刻画。
  3. 语义一致性与生成对齐的难题：字幕在表达层面仍可能与视频存在偏差，导致生成模型在时序一致性、动作连贯性以及跨模态对齐方面出现偏差，难以满足高保真视频生成与理解的需求。

1.4 研究目标

要求模型基于平面视频内容，给出细致的全局和局部目标描述，并为大型多模态模型微调应用提供帮助。

二、学习资料与参考文献

2.1 基础教材与学习材料

在开始探险之前，你需要掌握一些基础的“内功心法”，这些是后续一切学习的基石。以下是你可以使用的一些书籍/教程：

此外，你也可以使用一些入门工具：

Tips：务必摆脱所有基础都打好后，再进行下一阶段学习的心态，在干中学，遇到不明白的再回溯补基础。

2.2 入门文献（视频描述 Video Captioning）

学生第一阶段的阅读训练，可帮助理解视频描述这一通用技术。仅用于入门，不可选择此部分文献汇报。

  • OpenVid-1M: A large-scale high-quality dataset for text-to-video generation (arXiv 2024)
  • InternVid: A large-scale video-text dataset for multimodal understanding and generation (ICLR 2023)
  • Panda-70M: Captioning 70M videos with multiple cross-modality teachers (arXiv 2024)
  • Vript: A video is worth thousands of words (2024)
  • ShareGPT4Video: Improving video understanding and generation with better captions (arXiv 2024)
  • MiraData: A large-scale video dataset with long durations and structured captions (arXiv 2024)
  • VATEX: A large-scale, high-quality multilingual dataset for video-and-language research (2020)
  • WSVOG: Weakly-supervised video object grounding from text by loss weighting and object interaction (2018)
  • PINC: Collecting highly parallel data for paraphrase evaluation (ACL 2011)

2.3 进阶文献（提示工程）

学生可在此部分选择进阶文献进行专题汇报，或自行查找最新的同类重要文献。

  • FGVTP: Fine-Grained Visual Text Prompting (TPAMI 2025)
  • SoM: Set-of-mark prompting unleashes extraordinary visual grounding in GPT-4V (Arxiv 2023)
  • VPT: Visual prompt tuning (ECCV 2022)
  • API: Attention prompting on image for large vision-language models (Arxiv 2024)
  • MVLPT: Multitask vision-language prompt tuning (WACV 2024)
  • FGVP: Fine-grained visual prompting (NeurIPS 2023)
  • DetPro: Learning to prompt for open-vocabulary object detection with vision-language model (CVPR 2022)
  • LM-BFF: Making pretrained language models better few-shot learners (ACL 2021)

2.4 视频描述的下游应用

结合本专题的研究背景，逐渐引导学生进入视频描述领域。学生可在此部分选择进阶文献进行专题汇报，或自行查找最新的同类重要文献。

  • InstanceCap: Improving Text-to-Video Generation via Instance-aware Structured Caption (CVPR 2025)
  • Open-sora: Democratizing efficient video production for all (Arxiv 2024)
  • CogVideox: Text-to-video diffusion models with an expert transformer (arXiv 2024)
  • VideoCrafter2: Overcoming data limitations for high-quality video diffusion models (CVPR 2024)
  • PFM: Pyramidal flow matching for efficient video generative modeling (arXiv 2024)

2.5 其他代码基础或demo

可以用作基线（baseline）的代码参考与demo参考帮助理解

三、结语与期望

“新芽计划”的初衷是点燃新芽学子对未知探索的热情，并为大家提供一片成长的沃土。红外弱小目标检测是一个充满挑战与机遇的领域，它既是国家需求的“硬骨头”，也是学术创新的“试金石”。希望通过这个专题，新芽学子不仅能学到前沿的 AI 知识，更能培养出独立思考、动手实践和解决复杂问题的能力。

我们热切期待，在最终的汇报中，能看到大家闪耀着智慧火花的解读与创见！