VideoRefer套件：阿里达摩院让视频AI真正"看懂"复杂场景中的每个物体

这项由阿里巴巴达摩院和浙江大学联合开展的研究发表于2025年3月25日的arXiv预印本平台，有兴趣深入了解的读者可以通过论文编号arXiv:2501.00599v3访问完整论文。这项研究的主要作者包括浙江大学的袁宇倩、李文桐、张文桥、朱剑科等，以及达摩院的张航、程泽森、张伯强等研究人员。

想象一下，你正在观看一段足球比赛的视频。当前的AI系统虽然能告诉你"这是一场足球比赛"，但如果你问它"穿红色球衣的那个球员在第30秒时做了什么动作"，它往往就无法准确回答了。这就像是拥有一双只能看到森林却看不清单棵树木的眼睛。现在，阿里巴巴达摩院的研究团队开发出了一套名为VideoRefer的系统，就像给AI装上了一副能够精确观察视频中每个细节的"显微镜眼镜"。

这套系统的革命性在于，它不仅能理解视频的整体内容，更能精确识别和追踪视频中的任何特定物体，并且能够跨时间理解这些物体之间的复杂关系。这就好比从只能看懂电影剧情大纲，升级到能够详细分析每个角色在每个时刻的行为和互动关系。

传统的视频AI就像一个只会看热闹的观众，只能告诉你视频的大致内容。而VideoRefer更像一个专业的电影评论家，不仅能理解整体剧情，还能深入分析每个角色的细微表情变化和动作意图。研究团队为了实现这个目标，构建了一个包含70万条高质量训练样本的数据集VideoRefer-700K，这就像为AI准备了一本详尽的"视频理解教科书"。

更重要的是，这项研究首次提出了一套完整的评估体系VideoRefer-Bench，能够全方位测试AI在视频理解方面的能力。这就像设计了一套标准化考试，可以准确衡量不同AI系统在处理复杂视频任务时的真实水平。实验结果显示，VideoRefer不仅在专业的视频物体识别任务中表现出色，在通用的视频理解能力方面也有显著提升，这意味着这项技术有望在安防监控、自动驾驶、视频编辑等多个领域发挥重要作用。

一、当前视频AI的局限：只见森林不见树木的困境

现在的视频AI系统面临着一个根本性的问题，就像一个近视眼的观众在看电影。这些系统在观看视频时，只能捕捉到画面的整体信息，比如"这是一段烹饪视频"或"这里有人在踢足球"，但当你想要了解更具体的细节时，比如"那个穿蓝色衣服的厨师在第2分30秒时用了什么调料"，它们就显得力不从心了。

这个问题的根源在于，传统的视频AI采用的是一种"粗放式"的理解方式。它们就像用望远镜看风景，能看到远山的轮廓，却看不清山上的每一棵树。当我们要求它们关注视频中的特定物体时，这些系统往往会给出模糊甚至错误的答案。

以一个简单的例子来说明这个问题。假设你有一段家庭聚餐的视频，想要知道"坐在餐桌左侧那个穿格子衬衫的人拿起了什么东西"。目前的AI系统可能会告诉你"有人在吃饭"这样的泛泛回答，而无法准确识别出具体是哪个人，也无法精确描述他的动作。这就像请一个健忘的朋友帮你回忆聚会细节，他只记得大概的场景，却想不起具体的人和事。

更严重的是，当视频中出现多个物体相互作用时，现有系统就更加束手无策了。比如在一段足球比赛视频中，如果你想了解"10号球员和15号球员在第一次争抢时的互动关系"，现有的AI就像一个只会看表面的观众，无法深入分析球员之间的战术配合和动作细节。

这种局限性严重制约了AI在实际应用中的价值。在安防监控领域，我们需要AI能够识别"那个穿黑色外套的可疑人员在商店里做了什么"；在自动驾驶中，我们需要AI能够理解"前方那辆红色小轿车正在变道"；在视频编辑中，我们希望AI能够自动标记"视频中每次出现主角微笑的时刻"。然而，现有技术都无法很好地满足这些需求。

二、VideoRefer的解决方案：给AI装上精密的"显微镜眼镜"

面对这些挑战，达摩院的研究团队提出了一个创新性的解决方案——VideoRefer系统。这个系统的核心理念就像给近视眼的AI戴上了一副度数刚好的眼镜，让它既能看清整体画面，又能聚焦到任何一个细微的局部。

VideoRefer系统的工作原理可以用拼图游戏来类比。传统的AI就像只看拼图盒子上的完整图片，而VideoRefer则能够仔细观察每一块拼图的形状、颜色和纹理，并且理解这些拼图块之间是如何组合在一起的。更令人惊叹的是，它还能预测下一块拼图应该放在哪里。

这个系统的核心创新在于引入了一个"时空物体编码器"，这就像给AI安装了一个智能的注意力机制。当你指定视频中的某个物体时，这个编码器就会像聚光灯一样，将注意力集中在这个物体上，同时跟踪它在整个视频时间线上的变化。这种机制不仅能够识别静态的外观特征，比如物体的颜色、形状和大小，还能理解动态的行为模式，比如物体的移动轨迹、速度变化和与其他物体的交互。

更重要的是，VideoRefer采用了一种"多帧融合"的策略。这就像用多台摄像机从不同角度同时拍摄同一个场景，然后将这些信息综合起来形成立体的理解。当系统观察一个物体时，它不只看单独的某一帧画面，而是综合分析这个物体在多个时间点的表现，从而得出更准确、更全面的结论。

举个具体例子来说明这种能力。假设视频中有一个厨师正在切菜，传统AI可能只能说"有人在厨房里"，而VideoRefer能够精确描述"穿白色围裙的厨师正在用银色菜刀将红色西红柿切成小块，动作熟练而有节奏，每刀之间的间隔大约是1秒钟"。这种详细程度的理解能力，就像从雾里看花升级到了高清摄像头的清晰度。

三、数据引擎：AI学习的"营养大餐"

要让AI具备如此精细的理解能力，就需要给它提供足够丰富和高质量的学习材料。这就像培养一个优秀的艺术评论家，需要让他观摩大量的艺术作品，并且有专业老师进行详细的讲解。VideoRefer团队为此开发了一个创新的"多智能体数据引擎"，这就像组建了一个由多位专家组成的教师团队，每位专家负责不同的专业领域。

这个数据引擎的工作流程就像一条高效的生产线。首先，"分析师智能体"负责观看原始视频，提取其中的关键物体，就像一个细心的观众在记录电影中出现的所有角色。接着，"标注师智能体"对每个物体进行详细描述，这就像请专业解说员为每个角色写传记，不仅要描述外貌特征，还要分析行为模式。

然后，"分割师智能体"使用先进的计算机视觉技术，为每个物体生成精确的像素级蒙版，这就像用画笔精确勾勒出每个物体的轮廓。这个过程中，系统首先使用GroundingDINO技术定位物体的大致位置，然后通过HQ-SAM技术生成高质量的物体蒙版，最后使用SAM 2技术扩展到整个视频序列。

为了确保数据质量，团队还引入了"审核师智能体"，它的作用就像质量检验员，负责检查标注和蒙版是否准确对应。这个审核过程非常严格，只有通过验证的数据才会被保留，确保最终的训练数据集具有很高的质量标准。经过这道严格的筛选，最终只保留了约40%的原始数据，这就像精选食材一样，宁缺毋滥。

最后，"精炼师智能体"负责对所有描述进行最终的润色和整理，就像资深编辑对文章进行最后的校对和优化。这个环节使用了GPT-4o这样的先进语言模型，确保最终生成的描述既准确又流畅。

通过这个复杂但高效的流程，研究团队最终构建了VideoRefer-700K数据集，包含了70万个高质量的物体级视频指令样本。这个数据集就像一本内容极其丰富的百科全书，涵盖了各种场景、物体和交互模式，为AI提供了全面而深入的学习资源。

四、架构设计：精巧的"视频理解机器"

VideoRefer系统的架构设计就像组装一台精密的光学仪器，每个组件都有其特定的功能，而整体协作能够实现远超单个部件的强大能力。整个系统基于成熟的VideoLLaMA2.1基础架构，但在此基础上加入了专门设计的"时空物体编码器"，这就像在传统相机的基础上加装了可变焦镜头和图像稳定系统。

系统的工作流程可以比作一个专业摄影师的拍摄过程。首先，"视觉编码器"负责处理输入的视频帧，就像摄影师用眼睛观察整个场景。这个编码器使用SigLIP技术，能够将每一帧视频转换成计算机能够理解的特征表示，就像将视觉信息翻译成数字语言。

接下来，关键的创新部件——"时空物体编码器"开始发挥作用。这个编码器包含两个核心模块：空间令牌提取器和时间令牌合并模块。空间令牌提取器的作用就像一个精密的放大镜，能够从整体画面中精确提取出用户指定区域的详细信息。它使用二值化蒙版作为输入，这种蒙版就像模板一样，准确标记出感兴趣的物体区域。

空间令牌提取器的工作原理相当巧妙。它首先将输入的蒙版调整到与图像特征相同的尺寸，然后使用一种叫做"蒙版池化"的技术，将蒙版区域内的所有像素特征进行整合。这个过程就像用筛子筛选谷物，只保留我们关心的部分，过滤掉无关的背景信息。最后通过一个多层感知器（MLP）将这些特征转换成统一的表示格式。

时间令牌合并模块则负责处理视频的时间维度信息。由于视频本质上是一个时间序列，相邻帧之间往往包含大量重复信息，直接处理所有帧会造成计算资源的浪费，就像重复阅读同一段文字。这个模块通过计算相邻物体令牌之间的余弦相似度，识别出高度相似的令牌对，然后将它们合并成单个代表性令牌。

这种合并策略非常智能。系统会选择相似度最高的k-u对令牌进行合并，其中k是原始帧数，u是目标令牌数。对于每个选中的令牌对，系统使用平均池化技术生成一个融合后的代表令牌。这个过程就像制作浓缩果汁，保留最重要的营养成分，同时减少不必要的体积。

整个系统的最后阶段是将全局视觉特征、物体级特征和文本指令进行融合。这就像指挥家统一指挥不同的乐器演奏，将各种信息源协调成一个和谐的整体。融合后的特征被输入到大语言模型中，生成最终的理解结果和响应。

五、评估体系：AI理解能力的"全面体检"

为了准确评估VideoRefer系统的能力，研究团队设计了一套全面的测试体系VideoRefer-Bench，这就像为AI设计了一套综合性的"智力测验"。这套评估体系包含两个主要部分：VideoRefer-BenchD专注于描述生成能力，VideoRefer-BenchQ专注于问答理解能力。

VideoRefer-BenchD就像一个要求AI当解说员的考试。系统需要观看视频中的特定物体，然后生成详细而准确的描述。这个测试包含400个精心策划的样本，涵盖了各种不同类型的物体和场景。评估过程使用GPT-4o作为评判标准，从四个维度对AI的描述进行打分：主体对应性、外观描述、时间描述和幻觉检测。

主体对应性考察的是AI是否能够准确识别指定的物体，这就像测试学生是否能正确理解题目。外观描述评估AI对物体视觉特征的描述准确性，包括颜色、形状、纹理等细节。时间描述则关注AI对物体动作和变化的理解，这要求系统不仅要看懂静态画面，还要理解动态过程。幻觉检测最为关键，它检查AI是否会编造视频中不存在的内容，这就像检验证人证词的可靠性。

VideoRefer-BenchQ则更像一个综合性的智力问答比赛。这个测试包含1000个精心设计的多选题，分为五个不同的能力维度。基础问题类似于识别测试，要求AI回答物体的基本属性，比如"这个物体是什么颜色的"。顺序问题考察时间理解能力，比如"物体A和物体B哪个先出现"。

关系问题则更为复杂，要求AI理解多个物体之间的空间和功能关系，比如"物体A相对于物体B的位置如何变化"。推理问题最具挑战性，需要AI进行逻辑推理和背景知识应用，比如"根据物体的行为，可以推断出什么结论"。未来预测问题则要求AI基于观察到的模式预测后续可能发生的事件。

整个评估过程就像一次全面的医学检查，不仅要测试基本的生理指标，还要评估各个器官系统的协调功能。通过这套综合评估体系，研究团队能够准确衡量VideoRefer系统在不同任务上的表现，并识别需要进一步改进的方面。

六、实验结果：超越预期的优异表现

实验结果显示，VideoRefer系统在各项测试中都表现出色，就像一个全能的运动员在多个项目中都取得了优异成绩。在VideoRefer-BenchD的描述生成测试中，VideoRefer获得了3.42的平均分（满分5分），显著超过了GPT-4o的2.95分和其他竞争系统。更重要的是，VideoRefer在主体对应性方面获得了4.41分的高分，这意味着它几乎总能准确识别用户指定的物体。

在多帧模式下，VideoRefer的表现更加突出。它在主体对应性和幻觉检测方面都获得了4.44分和3.04分的优异成绩，这表明系统不仅能准确识别物体，还能避免产生虚假信息。这种能力对于实际应用来说至关重要，就像一个可靠的目击证人，既能准确描述看到的情况，又不会添油加醋地编造细节。

在VideoRefer-BenchQ的问答测试中，VideoRefer更是表现抢眼，获得了71.9%的总体正确率，超过了GPT-4o的71.3%。特别值得注意的是，VideoRefer在基础问题上的表现尤为突出，正确率达到75.4%，这表明系统在物体识别和基本属性理解方面具有很强的能力。

在关系问题和推理问题上，VideoRefer也展现出了良好的表现，分别获得了59.3%和89.4%的正确率。这些结果表明，系统不仅能理解单个物体，还能理解物体之间的复杂关系，并进行逻辑推理。这就像从只会认字发展到能够理解句子含义，再到能够分析文章逻辑的飞跃。

更令人鼓舞的是，VideoRefer在传统的视频理解基准测试中也表现出色。在Perception-Test、MVBench和VideoMME等标准测试中，VideoRefer都取得了比基础系统更好的成绩，这表明专门的物体级理解能力不仅没有损害通用视频理解能力，反而有所提升。

为了验证系统各个组件的贡献，研究团队还进行了详细的消融实验。结果显示，多帧模式相比单帧模式在时间描述和顺序问题上有明显提升，这证明了时间信息融合的重要性。不同类型的训练数据对系统性能也有不同的影响，详细描述数据对描述生成任务贡献最大，而问答数据对问答任务最为重要。

七、技术创新与突破

VideoRefer系统的成功不是偶然的，而是多项技术创新协同作用的结果。其中最重要的创新是提出了统一的像素级蒙版表示方法。传统的方法通常使用边界框来标记感兴趣的区域，这就像用方形框架去框住不规则的艺术品，总是会包含很多无关的背景信息。而VideoRefer使用精确的像素级蒙版，就像用剪刀精确地沿着物体轮廓剪切，能够完美地分离目标物体和背景。

另一个关键创新是时间令牌合并算法。这个算法通过计算相邻帧物体特征的相似度，智能地决定哪些帧可以合并，哪些帧需要保留。这种方法既保证了重要时间信息不丢失，又大大减少了计算复杂度。就像制作电影预告片一样，既要保留关键情节，又要控制时长。

在训练策略方面，VideoRefer采用了渐进式训练方法。系统首先学习图像-文本对齐，然后学习区域-文本对齐，接着学习高质量的知识，最后进行视觉指令微调。这种循序渐进的学习方式就像学习音乐，先学单个音符，再学和弦，然后学旋律，最后才能演奏完整的乐曲。

多智能体数据引擎也是一个重要的技术贡献。这个引擎充分利用了不同AI模型的专长，将复杂的数据标注任务分解成多个相对简单的子任务，每个子任务由最擅长的模型来完成。这种分工协作的方式大大提高了数据质量和标注效率，就像现代化的生产线，每个工人只需专注于自己最擅长的工序。

八、应用前景与影响

VideoRefer技术的应用前景非常广阔，就像一把万能钥匙，能够开启多个领域的智能化大门。在安防监控领域，这项技术可以让监控系统变得更加智能。传统的监控系统只能记录视频，需要人工回看来发现问题。而配备了VideoRefer技术的智能监控系统可以主动识别异常行为，比如"穿红色外套的人在ATM机前停留超过5分钟"或"有人试图翻越围栏"。

在自动驾驶领域，VideoRefer能够帮助车载AI系统更精确地理解道路环境。它不仅能识别"前方有车辆"，还能具体分析"左前方的白色轿车正在减速并打左转向灯"，这种细致的理解对于做出正确的驾驶决策至关重要。

视频编辑和内容创作是另一个重要的应用方向。VideoRefer可以帮助视频编辑软件自动识别和标记视频中的重要内容，比如"找出所有主角微笑的镜头"或"标记所有产品出现的时刻"。这将大大提高视频编辑的效率，让创作者能够专注于创意而不是繁琐的素材整理工作。

在教育领域，VideoRefer可以用于开发智能的视频教学系统。系统可以分析教学视频中教师的动作和教学道具的使用情况，自动生成详细的教学笔记，或者识别学生在观看视频时可能遇到困难的关键点。

医疗影像分析也是一个极具潜力的应用领域。VideoRefer的技术可以用于分析医学视频，比如手术录像或康复训练视频，帮助医生更准确地评估患者的情况或手术效果。

更有趣的是，这项技术还可以应用于体育分析。想象一下，足球教练可以使用VideoRefer来分析比赛录像，系统能够自动识别每个球员的跑位、传球和射门动作，生成详细的技术统计报告，帮助教练制定更有针对性的训练计划。

九、未来发展方向

尽管VideoRefer已经取得了令人瞩目的成果，但研究团队也清醒地认识到还有很多改进空间。目前系统主要专注于物体的识别和描述，但在物体定位和边界框生成方面还有待加强。这就像一个能够详细描述艺术品的专家，但还不能准确指出艺术品在画廊中的具体位置。

未来的研究方向可能会集中在几个方面。首先是提升系统的实时处理能力。目前VideoRefer主要用于离线分析，但在很多实际应用中，比如自动驾驶和实时监控，需要系统能够快速响应。这就需要在保持精度的同时大幅优化计算效率。

另一个重要方向是扩展到更多模态的信息处理。现在的系统主要处理视觉信息，但实际的视频往往包含音频信息。未来的版本可能会整合音视频信息，实现更全面的多模态理解。比如在分析一段对话视频时，系统不仅能看懂说话者的表情和手势，还能理解语音内容和语调情感。

数据集的扩展也是一个重要方向。虽然VideoRefer-700K已经是一个相当大规模的数据集，但相比于视频内容的多样性，这还只是冰山一角。未来可能需要构建更大规模、更多样化的数据集，涵盖更多的场景、物体类型和交互模式。

最后，系统的泛化能力还有提升空间。目前VideoRefer在训练数据覆盖的场景中表现良好，但对于完全陌生的场景和物体类型，性能可能会有所下降。未来的研究可能会探索如何让系统具备更强的零样本学习能力，就像人类能够快速适应新环境一样。

VideoRefer的出现标志着视频AI技术进入了一个新的发展阶段。从只能理解视频整体内容，到能够精确分析每个细节，这不仅是技术上的进步，更是AI理解复杂视觉场景能力的根本性提升。虽然这项技术还在不断完善中，但它已经为未来的智能视频应用开辟了新的可能性。无论是让监控系统更加智能，让自动驾驶更加安全，还是让视频编辑更加高效，VideoRefer都展现出了巨大的潜力。随着技术的不断成熟和应用场景的不断扩展，我们有理由期待这项技术将在不久的将来改变我们与视频内容交互的方式，让AI真正成为我们理解和分析复杂视觉世界的得力助手。

Q&A

Q1：VideoRefer和普通的视频AI有什么区别？

A：VideoRefer最大的不同在于它能够精确理解视频中的特定物体。普通视频AI只能告诉你"这是一段足球比赛"这样的整体信息，而VideoRefer能够回答"穿10号球衣的球员在第30秒时做了什么动作"这样的具体问题。就像从只能看懂电影大纲升级到能分析每个角色的详细表现。

Q2：VideoRefer-700K数据集是如何制作的？

A：研究团队开发了一个多智能体数据引擎，就像组建了一个专家团队。分析师负责识别视频中的物体，标注师负责详细描述，分割师负责精确定位，审核师负责质量检查，精炼师负责最终优化。经过严格筛选，只保留了40%的高质量数据，最终形成了包含70万个样本的训练数据集。

Q3：VideoRefer技术能应用在哪些实际场景中？

A：VideoRefer的应用前景非常广泛。在安防监控中，它能识别"穿红外套的人在ATM机前停留过久"；在自动驾驶中，它能分析"左前方白色轿车正在减速转弯"；在视频编辑中，它能自动标记"所有主角微笑的镜头"；在体育分析中，它能追踪每个球员的具体动作和战术配合。