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2025-05-15 09:15:03　　点击量：

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　　视频细粒度文本描述模型（video detailed caption）为视频生成模型提供标签，是视频生成的基础。复旦大学等机构提出了 Cockatiel 方法 [3]，该方法在权威的 VDC（Video Detailed Captioning 视频细粒度文本描述评测集）榜单上获得第一名，超过了包括通义千问 2-VL、VILA1.5、LLaVA-OneVision，Gemini-1.5 等在内的多个主流视频理解多模态大模型。

　　阶段一：构造视频细粒度描述的人类偏好数据：分别对视频描述的对象、对象特征、动态特征、镜头动作和背景的文本描述质量进行人工标注。阶段二：基于打分器的多模型集成训练：基于人工标注数据训练奖励函数（reward model），并多个模型合成的视频描述计算奖励（reward），最终对 13B 的多模态大语言模型进行人类偏好对齐优化。阶段三：蒸馏轻量化模型：基于上一步训练的 13B 的多模态大语言模型蒸馏 8B 模型，方便后续在下游任务中低成本推理。

　　实验结果显示基于 Cockatiel 系列模型生成的视频细粒度描述，具备维度全面、叙述精准详实以及幻觉现象较少的显著优势。如下图所示，与 ViLA，LLaVA 和 Aria 的基线模型相比，Cockatiel-13B 不仅能够准确复现基线模型所描述的细节（以黄底高亮部分表示），还能捕捉到基线模型遗漏的关键信息（以红底高亮部分表示）。而 Cockatiel 生成的描述则大量避免了幻觉性内容，Cockatiel 展现了更高的可靠性和准确性。

　　阶段一：人工偏好数据标注：IPO 方法通过逐视频打分（Pointwise Annotation）与成对视频排序（Pairwise Annotation）两种方式进行人工标注。标注过程中，标注者不仅需要提供评分或排序结果，还需详细阐述评分理由，以构建具有思维链（Chain-of-Thought, CoT）风格的标注数据。这种标注形式有助于模型深入理解视频内容与文本描述之间的语义一致性，从而形成高质量的人类偏好数据集。

　　阶段三：迭代强化学习优化：IPO 方法利用当前的视频生成（T2V）模型生成大量新视频，并由已训练的奖励模型对这些视频进行自动评价与标注，形成新的偏好数据集。随后，这些自动标注的数据用于进一步优化 T2V 模型。这一过程持续迭代循环，即：“视频生成采样 → 样本奖励计算 → 偏好对齐优化”。此外，我们提出的 IPO 框架同时兼容当前主流的偏好优化算法，包括基于对比排序的 Diffusion-DPO 方法与基于二分类评分的 Diffusion-KTO 方法，用户可灵活选择训练目标，其中两种人类偏好对齐方法（DPO 和 KTO）的训练目标为：