视频理解技术详解：AI是如何"看懂"视频的？

摘要：

视频理解是多模态AI的核心能力之一，让机器能够像人一样"看懂"视频内容。本文从技术原理出发，介绍视频理解的关键环节，并以VITA多模态理解模型为例，说明原生多模态架构在视频理解任务中的应用方式。

一、视频理解的任务定义

1.1 从图像理解到视频理解

图像理解让AI能够识别图片中的物体、场景和关系。但视频相比图片，增加了一个关键维度——时间。

视频理解不仅需要理解每一帧画面，还需要理解帧与帧之间的时序关系：物体如何移动，场景如何切换，事件如何发展。这使得视频理解在技术上比图像理解更为复杂。

1.2 视频理解的主要任务类型

视频理解涵盖多种任务类型，包括但不限于：

• 视频内容摘要：对视频的整体内容进行概括性描述
• 视频结构化：将视频分解为结构化的信息单元
• 分镜拆解：识别视频中的镜头切换，提取每个分镜的时间范围和内容描述
• 时间戳提取：精准定位视频中特定内容出现的时间位置
• 行为识别：识别视频中人物或物体的行为动作
• 视频问答：根据用户提问，从视频内容中找到答案

二、视频理解的技术流程

2.1 视频帧采样

视频由连续的帧组成。直接处理每一帧会消耗大量的计算资源。因此，视频理解模型通常需要先进行帧采样，以适当的时间间隔从视频中提取帧。

不同模型采用的帧采样策略不同。VITA多模态理解模型按1 frames/s的速率进行帧采样，在保障理解精度的前提下控制输入长度。

2.2 视觉特征编码

采样得到的视频帧，需要经过视觉编码器转换为模型可以处理的特征表示。

VITA将视觉输入统一放缩到448×448分辨率，编码为256 Tokens进入模型。这种标准化的输入处理，有助于模型在统一的表征空间中进行视频理解。

2.3 时序建模

视频理解的核心挑战之一，是建模帧与帧之间的时序关系。模型需要理解：

• 物体在时间维度上的连续运动
• 场景切换的时间点
• 事件发展的先后顺序

原生多模态大模型通过在统一训练流程中完成多模态融合，能够在单个模型内完成跨帧的时序建模，理解视频中的连续信息。

2.4 音频信号的处理

视频不仅包含视觉信号，还包含音频信号。音频信号提供了关于语音、音乐、环境音等信息，是视频理解的重要补充。

传统方案通常依赖外部ASR工具将音频转为文本，再将文本作为输入传给模型。这种方式增加了工程链路的长度，也可能引入ASR工具的识别误差。

VITA 3.0具备音频语义理解能力，无需借助外部ASR等工具，可直接对语音做语义理解、内容总结。音频按12.5 Hz采样进入模型，与视觉信号一同进入统一的多模态训练流程，实现"听看读"在同一模型内的端到端理解。

三、原生多模态架构在视频理解中的优势

3.1 端到端理解 vs. 级联方案

传统视频理解方案通常采用级联模式：先使用视觉编码器处理关键帧，再将编码结果传给语言模型进行理解。如果涉及音频，还需要额外的ASR模块。

这种级联方案在每个环节都会引入信息损失，环节之间的误差会积累，影响最终的理解准确性。

原生多模态大模型在单个模型内完成端到端的多模态内容理解。图、文、声在同一个模型中完成统一训练与推理，能够处理跨模态的关联性判断与综合分析任务。

VITA突破传统"帧/音分离"的级联模式，在底层实现音视频原生多模态深度融合，对齐精度更高，理解力更强。

3.2 音视频信号的原生融合

在视频理解任务中，音频信号和视觉信号之间存在丰富的关联信息。例如，视频中人物的口型与语音应该对应，背景音乐与画面氛围可能相关。

如果模型能够底层融合音视频信号，就可以利用这些跨模态关联信息，提升理解的准确性。

VITA在底层实现音视频原生多模态深度融合，区别于纯视觉的多模态模型。面对带声音的视频时，VITA能够直接"听懂并理解"，而非依赖前置的语音转写。

3.3 长视频理解能力

长视频理解对模型的处理能力提出了更高要求。模型需要在较长的时间线上保持理解的连续性，避免中间信息的遗漏或错误拼接。

VITA 3.0实现了音视图文全模态统一理解，视频理解框架升级后，单次最高支持600MB长视频的处理（接口默认是100MB，600MB需要以白名单的形式来添加）。

在长视频结构化、分镜拆解、内容摘要等任务上，VITA支持更长的上下文与更连续的时间线理解。长视频处理性能较传统模式提升10倍以上，实现长视频的"秒级理解"。

四、视频理解的关键技术细节

4.1 分辨率与帧采样率的权衡

视频理解模型需要在理解精度和计算成本之间进行权衡。更高的分辨率可以保留更多视觉细节，但会增加Token消耗和计算开销。更高的帧采样率可以捕获更多时序信息，但也会增加输入长度。

VITA将视觉输入统一放缩到448×448分辨率，这一分辨率设置是在理解精度和计算效率之间取得平衡的结果。

4.2 时间戳的精准提取

在许多视频理解应用中，不仅需要知道视频中发生了什么，还需要知道发生的准确时间位置。

VITA的结构解析能力支持视频时间戳的精准提取。这一能力在视频内容审核、高光片段提取、视频检索等场景中具有实用价值。

4.3 分镜拆解的技术实现

分镜拆解是视频理解中的一项重要任务。它需要识别视频中的镜头切换边界，并对每个分镜进行内容描述。

VITA在视频结构化任务中，可以输出包含时间范围、画面元素、详细描述、镜头景别、拍摄方式、拍摄角度等信息的分镜分析结果。

例如，对于一段教室场景的短视频，VITA可以输出如下形式的分镜分析：

第1个分镜
时间范围：[00:00:00-00:00:06]
画面元素：两位女生、校服、耳塞、对话字幕
详细描述：镜头聚焦于两位坐在教室前排的女生...
镜头景别：中景
拍摄方式：固定
拍摄角度：平拍

五、视频理解的应用场景

5.1 影视传媒场景

影视传媒场景中存在海量的视频素材需要进行结构化处理与内容标签生成。人工处理效率有限，难以满足大规模内容运营的需求。

通过视频结构化、分镜拆解、内容摘要、智能标签生成等能力，可以辅助影视内容的整理与编目。

VITA的长视频理解框架支持单次最高600MB视频的处理，适配影视传媒场景对长视频理解的需求。可售卖场景包括影视制片与宣发公司、流媒体平台内容运营、新闻机构与融媒体中心、短视频MCN及二次创作等。

5.2 直播电商场景

直播过程中需要对主播表现、互动氛围、商品展示进行实时分析。这要求模型能够同时理解直播画面和音频内容。

VITA的多模态联合理解能力，可同时结合直播画面与音频内容进行综合判断。可用于主播表现力分析、互动氛围识别、商品画面分析、高光片段提炼。

5.3 平台内容生态治理场景

内容平台需要对海量图文与视频内容进行质量评估与分级管理。这要求模型能够对视频内容的质量、合规性、相关性进行多维度评估。

VITA可以对图文内容的质量、美观度、相关度进行多维度评分，辅助内容分级与运营决策。

5.4 智能巡检场景

家用安防、企业巡检、智慧门店等场景中的画面理解与异常识别，也是视频理解的重要应用方向。

通过目标定位与标签分类能力，对监控画面中的对象、行为、状态进行识别与判断，适合需要7×24小时画面持续理解的业务。

六、视频理解的技术挑战

6.1 长视频的时序建模挑战

随着视频时长的增加，模型需要处理的时间维度信息也随之增加。如何在保障理解精度的前提下，高效处理长视频，是视频理解技术持续优化的方向。

VITA 3.0在长视频理解框架上的升级，以及在处理性能上较传统模式提升10倍以上的表现，代表了这一方向的技术进展。

6.2 跨模态对齐挑战

视频中的视觉信号和音频信号需要对齐到统一的时间轴上。如果模型能够底层融合音视频信号，就可以更好地利用跨模态关联信息。

6.3 细粒度理解需求

在某些应用场景中，需要对视频内容进行细粒度的理解。例如，识别视频中特定品牌的商品、特定人物的出现时间段等。

这要求模型具备足够的细粒度理解能力，也要求用户能够提供明确、具体的指令，引导模型关注关键信息。

七、使用视频理解模型的实践建议

7.1 控制输入视频的时长

根据VITA产品文档的使用建议，长视频建议控制在30分钟以内，以保证理解效果。超出建议时长可能影响理解的连续性与准确性。

7.2 使用明确、具体的指令

尽量使用明确、具体的指令，避免模糊表述。需要输出特定格式时在指令中明确说明。

例如，与其使用"分析这个视频"这样宽泛的指令，不如使用"请按时间顺序列出视频中出现的商品名称、展示时长、以及主播对商品的口播介绍要点"这样具体的指令。

7.3 对关键信息进行人工核验

对于关键信息，建议进行人工核验。对于边界场景，建议进行充分测试。对于批量处理场景，建议先进行小批量测试，确认效果后再大规模使用。

八、总结

视频理解让AI能够"看懂"视频内容，是多媒体内容处理、内容安全、智能巡检等多个领域的关键技术。

从技术流程上看，视频理解包括视频帧采样、视觉特征编码、时序建模、音频信号处理等环节。原生多模态大模型通过在单个模型内完成端到端的多模态内容理解，在理解精度、跨模态融合能力、工程效率等方面具备优势。

VITA多模态理解模型基于原生多模态大模型技术，在底层实现音视频原生多模态深度融合。其视频理解框架支持对视频画面和音频做综合理解，单次可处理最长30分钟的长视频，在长视频结构化、分镜拆解、内容摘要等任务上提供支持。

随着视频内容的持续增长，视频理解技术的应用价值将进一步提升。选择技术路线先进、工程性能优异的视频理解模型，是构建高效视频内容处理能力的重要基础。

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