TRACE模型：精准定位视频爆笑瞬间

导语： 还在为寻找综艺节目的爆笑片段或足球赛的绝杀瞬间而苦恼吗？香港中文大学（深圳）唐晓莹课题组联合腾讯 PCG 发布了一项名为 TRACE 的技术，它利用因果事件建模为视频理解大模型提供精准的时间定位能力，有望彻底改变长视频内容检索的效率和体验。

深圳，2025年3月15日 – 在这个信息爆炸的时代，我们每天都被海量的视频内容所包围。然而，如何快速、准确地从这些视频中找到我们想要的信息，却成了一个巨大的挑战。传统的视频检索方法效率低下，而现有的多模态大模型在处理长视频时，效果也差强人意。

想象一下这样的场景：下班回家后，你只想轻松一下，想从一部两小时的综艺节目中找到那些让人捧腹的爆笑片段。或者，在紧张刺激的足球赛中，你渴望捕捉到那决定性的绝杀瞬间。然而，面对冗长的视频时间线，你却如同大海捞针，无从下手。

TRACE：打破视频理解的瓶颈

为了解决这些问题，香港中文大学（深圳）理工学院 / 人工智能学院助理教授唐晓莹课题组，联合腾讯 PCG，发布了 TRACE 技术。这项技术的核心在于通过因果事件建模，为视频理解大模型提供精准的时间定位能力。

“我们认为，视频理解大模型的输出依然使用自然语言建模，无法清晰准确地描述视频本身的结构，这是背后矛盾的本质。” 论文第一作者，香港中文大学（深圳）理工学院在读博士生郭永新解释道。

TRACE 的创新之处在于，它给视频事件构建了结构化表征，将每个模型的输出表示为一系列事件，进一步把每个事件拆成三元组：「时间戳 – 显著性分数 – 文本描述」。通过因果推理链，重构视频的逻辑骨架。

技术解析：因果事件建模的奥秘

TRACE 方法的核心在于引入了结构化建模的创新。它将视频理解大模型的输出拆解成「时间戳 – 显著性分数 – 文本描述」三元事件单元，实现因果事件建模。通过视觉输入、文本指令和已有事件，预测下一个事件。

具体来说，TRACE 技术为时间和分数设计了专用的 tokenizer，就像为它们创建了特定的表征系统。这样，模型就能更准确地理解和生成时间戳和显著性分数。此外，TRACE 还为每个任务设计不同的编码器和解码器头，解码器头能根据任务自动切换，从而提高整体性能和适应性。

实验验证：TRACE 的卓越性能

为了验证 TRACE 技术的有效性，研究团队在三大 zero-shot 任务上进行了测试，包括：

实验结果表明，TRACE 模型在这些任务上都取得了“碾压”其他通用 video LLM 的效果，比 Temporal grounding LLM 有更大优势。消融实验也验证了因果事件建模以及对时间/分数使用独立的编解码器的有效性。

未来展望：视频理解的无限可能

TRACE 技术的发布，无疑为视频理解领域带来了新的突破。它不仅提高了视频内容检索的效率和精度，也为未来的视频应用开辟了新的可能性。

可以预见，在不久的将来，TRACE 技术将被广泛应用于各种场景，例如：

TRACE 的出现，标志着视频理解技术正在朝着更加智能化、精准化的方向发展。它不仅改变了我们与视频互动的方式，也为未来的视频应用带来了无限的想象空间。

参考文献：

郭永新, et al. TRACE: Temporal Grounding Video LLM via Causal Event Modeling. arXiv preprint arXiv:2410.05643 (2024).
Guo, Yongxin, et al. VTG-LLM: Integrating Timestamp Knowledge into Video LLMs for Enhanced Video Temporal Grounding. arXiv preprint arXiv:2405.13382 (2024).

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