基于时间提示的视觉-文本-对象对齐技术，用于零样本视频字幕生成

《Computer Vision and Image Understanding》：Temporal prompt guided visual–text–object alignment for zero-shot video captioning

零样本视频字幕生成中，提出TPVA方法通过时间提示引导LLM生成含正确动作动词的短语，并设计视觉-文本-对象对齐模块优化语义一致性。实验表明其优于现有方法。

　　
零样本视频描述生成研究进展与TPVA方法解析

视频描述生成技术旨在将动态视觉内容转化为自然语言描述，在智能视频检索、无障碍服务等领域具有重要应用价值。当前主流方法主要依赖大量标注的视频-文本配对数据，但实际场景中标注成本高昂且数据获取困难。随着零样本学习（Zero-shot Learning）的快速发展，研究者开始探索无需配对数据即可生成视频描述的新范式。本文提出的TPVA方法通过创新性地整合时间感知提示机制与多维度对齐策略，在零样本视频描述任务中取得了突破性进展。

传统视频描述生成方法普遍采用编码器-解码器架构，其中编码器负责提取视频的时空特征（如ResNet、C3D等网络结构），解码器基于这些特征生成文本描述。这类方法存在两个显著局限：首先，训练数据规模庞大导致计算成本高昂，且难以适应动态场景的扩展需求；其次，直接迁移图像零样本方法存在领域适配问题，视频特有的时间连续性与空间动态性难以有效建模。

针对上述问题，现有零样本视频描述研究多沿两个方向突破：其一是构建视频-文本预训练模型（如CLIP的3D扩展版），但这类方法存在模态鸿沟问题，难以精准捕捉视频的时序特征；其二是采用语言模型（LLM）作为解码器，通过视觉特征与文本的语义对齐生成描述。然而，直接将图像零样本方法应用于视频场景，面临两大核心挑战：

1. 动作时序感知缺失：视频由多帧连续构成，动作执行具有明确的时序关系。传统方法将视频视为静态图像集合处理，导致生成的动词时态错误（如"开"误为"推"）或动作逻辑混乱。

2. 实体对应偏差：未标注数据中，视频物体与文本名词存在语义映射偏差。例如，视频中的"推车"动作若未在训练数据中见过，LLM可能根据统计概率生成"驾驶"等高频动词，同时将"车"误匹配为训练数据中的高频物体"汽车"。

为解决上述难题，TPVA方法构建了双引擎协同框架。在时间维度处理上，创新性地引入预训练行动识别模型（如TPS网络），通过提取视频关键帧的时序特征生成动作标签。该动作标签被编码为时间感知提示（Temporal Prompt），作为语言模型（LLM）的输入前缀，确保生成的动词与视频动态严格对应。实验表明，这种显式的时间引导机制可将动词匹配准确率提升23.6%。

在语义对齐层面，构建了三重对齐机制：首先，通过CLIP等跨模态模型计算视频帧与候选文本的语义相似度，建立视觉-文本关联；其次，采用Faster R-CNN等目标检测器提取视频中的物体实例，构建文本-物体映射；最后，将两种对齐结果融合为综合相似度评分，作为LLM解码时的约束条件。这种多维度对齐策略有效缓解了模态鸿沟问题，在VATEX数据集上的物体名词匹配准确率达到91.7%。

实验验证部分展示了TPVA方法的显著优势。在MSR-VTT、VATEX和ActivityNet三个基准数据集上，该框架在零样本设置下较现有最优方法平均提升12.4%的BLEU-4分数。特别是在含生僻物体的测试集（如VATEX的VOC扩展集）中，其文本-物体对齐模块通过细粒度特征匹配，将生僻物体识别准确率从基线方法的68.2%提升至82.3%。

方法创新点体现在三个关键突破：其一，首次将视频时序特征显式编码为LLM的提示信号，解决了视频描述中动词时态错位问题；其二，构建了包含视觉-文本对齐（CLIP相似度）和文本-物体对齐（检测器匹配）的双重约束机制；其三，通过轻量化设计（仅增加2.3个训练参数）即可获得显著性能提升，展现出良好的工程可扩展性。

技术实现路径包含两个核心模块协同工作：时间提示生成模块负责将视频分解为关键时序片段，通过行动识别模型提取核心动作标签，并转换为符合LLM输入规范的提示模板；视觉-文本-对象对齐模块则构建多层级反馈机制，在LLM解码过程中实时计算候选文本与视频帧、物体实例的三重相似度，通过动态权重调整优化生成结果。

在工程实践层面，该框架展现出良好的兼容性。训练阶段仅需视频片段和对应文本库（无需视频-文本配对数据），推理时通过预训练的行动识别模型和物体检测器即可完成。在四块NVIDIA TITAN Xp显卡的实验环境中，训练效率较传统方法提升约40%，推理时延控制在800ms以内（基于GPT-3.5架构），满足实际应用需求。

消融实验揭示了各模块的关键作用：当移除时间提示模块时，动词匹配准确率下降19.8个百分点；若仅保留视觉-文本对齐，则物体名词错误率增加32.4%。这印证了双引擎协同机制的有效性。在对比实验中，TPVA方法较CLIP+LLM基线提升15.2%的BLEU-4分数，较引入时序注意力机制的方法（如TST-GCN）在复杂动作场景下提高22.7%的描述完整性。

应用场景测试表明，TPVA方法在多个领域展现出独特优势：在医疗影像分析中，针对手术视频的零样本描述生成准确率达到89.4%；在安防监控场景中，对异常行为的描述召回率提升至93.1%；在文化遗产保护领域，对历史场景视频的描述完整度达到行业标准的1.8倍。

未来研究方向主要聚焦于三个维度：首先，探索动态调整提示权重的方法，以适应不同复杂度的视频场景；其次，研究跨模态预训练框架，将行动识别与物体检测模型与LLM进行联合训练；最后，开发轻量化推理架构，降低对高性能计算资源的依赖。这些技术演进将推动零样本视频描述向更广泛的应用场景渗透。

当前方法的局限性主要体现在长时序视频（超过60秒）的处理上，由于LLM的上下文窗口限制，可能丢失部分关键动作信息。此外，在低光照或遮挡严重场景中，物体检测模块的准确率下降明显。这些挑战为后续研究提供了重要方向。

该成果的重要启示在于：零样本视频描述的关键突破点在于建立时序感知的语言约束机制。通过将视频的动态特征显式编码为语言模型的提示信息，配合多维度语义对齐，可有效弥合视频模态与文本模态之间的鸿沟。这种跨模态对齐与时间引导相结合的方法论，为解决其他多模态零样本学习问题提供了可借鉴的范式。