视频大模型新范式：Object Tokens驱动的细节与指代革命

2025年12月4日 互联网

一、视频大模型的技术瓶颈与Object Tokens的破局价值

当前视频大模型在处理复杂动态场景时面临两大核心挑战：细节感知模糊与指代理解断层。传统基于帧级或时空块的表征方式，难以精准捕捉快速移动物体的形态变化（如运动员的肢体动作），也无法建立跨帧物体的稳定指代关系（如同一车辆在不同视角下的身份一致性）。这种局限性导致模型在视频问答、动作预测等任务中表现不稳定。

Object Tokens的引入为这一难题提供了结构化解决方案。其核心思想是将视频解构为时空连续的物体级单元，每个Token对应一个独立物体的动态轨迹与属性变化。例如，在篮球比赛视频中，系统可生成”球员A的运球轨迹Token””篮球的弹跳轨迹Token”等，而非简单地将画面切割为固定区域。这种基于物体实体的表征方式，使模型能够从三个层面实现突破：

  1. 细节动态建模：通过跟踪物体在连续帧中的形态变化（如旋转、形变），捕捉传统方法易丢失的微表情、手势等细节；
  2. 跨帧指代关联：利用物体ID建立时空一致性，解决遮挡后重新出现物体的身份识别问题；
  3. 语义层次抽象：将低级像素信息转化为高级物体语义，提升对”穿红色球衣的球员将球传给队友”这类复杂指令的理解能力。

二、Object Tokens的技术实现路径

（一）物体检测与跟踪的前置处理

生成高质量Object Tokens的前提是精准的物体检测与跟踪。推荐采用两阶段架构：

  1. 帧级检测：使用YOLOv8或Deformable DETR等模型，在每帧中定位物体边界框与类别；
  2. 时空关联：通过DeepSORT或ByteTrack算法，基于外观特征与运动轨迹实现跨帧匹配。例如，对连续10帧中检测到的”汽车”边界框进行IOU重叠计算与特征相似度比对，生成唯一的物体ID。
  1. # 伪代码示例：基于DeepSORT的物体跟踪
  2. tracker = DeepSORT(
  3.     nn_budget=100,
  4.     max_cosine_distance=0.5,
  5.     max_iou_distance=0.7
  6. )
  7. for frame in video_frames:
  8.     detections = yolo_detector(frame)  # 获取当前帧检测结果
  9.     tracks = tracker.update(detections)  # 更新跟踪轨迹
  10.     for track in tracks:
  11.         object_token = {
  12.             'id': track.track_id,
  13.             'bbox': track.to_tlbr(),
  14.             'feature': track.features[-1],
  15.             'frames': track.frames_since_update
  16.         }

（二）Token编码与动态建模

每个Object Token需包含三类信息：

  1. 空间特征：通过ResNet或Swin Transformer提取的物体区域特征；
  2. 运动特征：使用光流法或3D卷积计算的物体位移与速度；
  3. 语义特征：通过CLIP等模型生成的文本嵌入（如”奔跑的人”）。

推荐采用时空Transformer架构对Token序列进行建模。例如，将视频切割为T个时间步，每个时间步包含N个物体Token，输入维度为[T, N, D]（D为特征维度）。通过自注意力机制捕捉物体间的交互关系（如”追赶”动作中的距离变化），同时使用时间注意力建模物体自身的动态演变。

（三）指代消解的上下文学习

为解决”它””这个”等代词的指代问题，需构建物体-文本的跨模态对齐。具体方法包括：

  1. 显式指代标记：在训练数据中标注代词对应的物体ID（如将”把它拿过来”标注为”把[物体ID=3]拿过来”）；
  2. 上下文推理：利用GPT等语言模型，根据对话历史与视觉上下文推断指代对象。例如，当用户问”刚才那个球去哪儿了？”时，模型需结合前文提到的”红色球”与当前画面中物体的运动轨迹进行匹配。

三、应用场景与实践建议

（一）典型应用场景

  1. 智能安防：在监控视频中精准跟踪可疑人员，即使其被遮挡后重新出现也能保持身份一致性；
  2. 体育分析：自动生成球员动作序列报告，如”梅西在第78分钟完成12次变向过人”；
  3. 影视制作：通过物体级编辑实现”替换视频中所有红色汽车为蓝色”的精细化操作；
  4. 人机交互：支持”把桌子中间那个杯子递给我”等基于空间指代的自然指令。

（二）企业落地建议

  1. 数据准备：构建包含物体ID标注的视频数据集，推荐从简单场景（如固定摄像头）逐步过渡到复杂场景；
  2. 模型选型：中小团队可基于MMDetection3D等开源框架快速搭建物体跟踪系统，大型企业可探索自研时空Transformer架构；
  3. 评估指标：除常规的mAP外，需重点关注指代准确率（Referential Accuracy）与细节保持度（Detail Preservation）；
  4. 伦理合规：对涉及人脸、车牌等敏感物体的Token进行脱敏处理，避免隐私泄露风险。

四、未来展望

Object Tokens的引入标志着视频大模型从”像素理解”向”实体理解”的范式转变。随着多模态大模型的发展，未来的Object Tokens将具备更强的语义推理能力，例如理解”正在修理汽车的工人”中”汽车”与”工人”的施事-受事关系。同时，轻量化Token编码技术（如量化、稀疏化）将推动其在边缘设备上的部署，为实时视频分析开辟新可能。

对于开发者而言，当前是布局Object Tokens技术的黄金窗口期。建议从物体跟踪基础模块入手，逐步构建完整的Token生成-编码-推理管线，最终实现视频理解从”看到”到”看懂”的质变。

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