但当前的大部分评测基准仍然具有以下几个缺陷：
- 多注重于短视频，视频长度或视频镜头数不足，难以考察到模型的长时序理解能力；
- 对模型的考察局限在部分较为简单的任务，更多细粒度的能力未被大部分基准所涉及到；
- 现有的基准仍可以仅凭单帧图像以获取较高的分数，说明问题和画面的时序性关联不强；
- 对开放性问题的评估仍旧采用较旧的GPT-3.5，打分和人类偏好有较大的偏差且并不准确，容易高估模型性能。
针对这些问题，有没有对应的基准能够较好解决这些问题呢？
在最新的NeurIPS D&B 2024中由浙江大学联合上海人工智能实验室，上海交通大学和香港中文大学提出的MMBench-Video打造了一个全面的开放性视频理解评测基准，并针对当前主流MLLM构建了开源的视频理解能力评估榜单。
全能力链条覆盖高质量数据集
MMBench-Video这一视频理解评测基准采取全人工标注，历经一次标注和二次质量核验，视频种类丰富且质量高，问答涵盖模型能力全面，准确回答问题需要横跨时间维度对信息进行提取，更好的考察了模型的时序理解能力。
与其他数据集相比，MMBench-Video具有如下几个突出特点：
视频时长跨度较广，镜头数多变：采集的视频时长从30秒到6分钟不等，避免了过短视频语意信息简单，过长视频评测带来的资源消耗大等问题。同时视频涵盖的镜头数整体呈长尾分布，一个视频最多具有210个镜头，包含了丰富的场景与语境信息。
全方位能力大考，感知与推理的全面挑战：模型的视频理解能力主要包含感知和推理两个部分，每个部分能力可以再额外进行细化。受MMBench启发并结合视频理解所涉及到的具体能力，研究者建立了一个包含26个细粒度能力的综合能力谱系，每个细粒度能力都用数十到数百个问答对进行评估，且并不为现有任务的集合。
视频种类丰富，问答语言多样性强：覆盖了人文、体育、科教、美食、金融等16个主要领域，每个领域视频均占到5%以上。同时问答对相比传统VideoQA数据集有了进一步的长度及语意丰富度提升，不局限于’what’’when’等简单问题类型。
时序独立性佳，标注质量高：在研究中发现，大部分VideoQA数据集能够仅通过视频内的1帧获得充足的信息，从而进行准确的回答。这可能是因为视频内前后画面变化较小，视频镜头少，也可能是因为问答对质量较低。研究者将这一情况称之为数据集的时序独立性较差。与他们相比，MMBench-Video由于在标注时给出了详细的规则限制，且问答对经过二次核验，具有显著较低的时序独立性，能够更好的考察模型的时序理解能力。
主流多模态大模型成绩单
为了更加全面评估多个模型的视频理解性能，MMBench-Video选取了11个代表性的视频语言模型，6个开源图文多模态大模型及GPT-4o等5个闭源模型进行全面的实验分析。
在所有模型当中，GPT-4o在视频理解方面表现突出，同时Gemini-Pro-v1.5也展现出了出众的模型性能。
令人讶异的是，现有的开源图文多模态大模型在MMBench-Video上表现整体优于经过视频-问答对微调的视频语言模型，最优的图文模型VILA1.5在整体性能上超出最优的视频模型LLaVA-NeXT-Video近40%。
经过进一步探究发现，图文模型之所以在视频理解上表现更优，可能归因于它们在处理静态视觉信息时的精细化处理能力更强，而视频语言模型在面向静态图像的感知及推理性能均有不足，进而面对更复杂的时序推理和动态场景时显得力不从心。
这种差异揭示了现有视频模型在空间和时间理解上的显著不足，尤其是在处理长视频内容时，其时序推理能力亟待提升。此外，图文模型通过多帧输入在推理上的性能提升表明，它们有潜力进一步拓展至视频理解领域，而视频模型则需要在更广泛的任务上加强学习，以弥补这一差距。
视频长度和镜头数量被认为是影响模型性能的关键因素。
实验结果表明，随着视频长度的增加，GPT-4o在多帧输入下的表现有所下降，而开源模型如InternVL-Chat-v1.5和Video-LLaVA的表现相对稳定。相比视频长度，镜头数量对模型性能的影响更为显著。
当视频镜头超过50个时，GPT-4o的性能下降至原始得分的75%。这表明，频繁的镜头切换使得模型更难以理解视频内容，导致其表现下降。
除此之外，MMBench-Video还借助接口获取到了视频的字幕信息，从而通过文字引入了音频模态。
在引入后，模型在视频理解上的表现得到了显著提升，当音频信号与视觉信号结合时，模型能够更加准确地回答复杂问题。这一实验结果表明，字幕信息的加入能极大丰富模型的上下文理解能力，尤其是在长视频任务中，语音模态的信息密度为模型提供了更多线索，帮助其生成更精确的回答。然而，需要注意的是，虽然语音信息可以提升模型性能，但同时也可能增加生成幻觉内容的风险。
在裁判模型选择方面，实验显示GPT-4具备更为公正和稳定的评分能力，其抗操纵性强，评分不偏向于自己的回答，能够更好地与人工评判对齐。
相比之下，GPT-3.5在评分时容易出现偏高的问题，导致最终结果的失真。与此同时，开源的大语言模型，如Qwen2-72B-Instruct，也展现了出色的评分潜力，其在与人工评判的对齐度上表现突出，证明其有望成为一种高效的评估模型工具。
使用VLMEvalKit一键评测
MMBench-Video目前支持在VLMEvalKit中一键评测。
VLMEvalKit是一个专为大型视觉语言模型评测设计的开源工具包。它支持在各种基准测试上对大型视觉语言模型进行一键评估，无需进行繁重的数据准备工作，使评估过程更加简便。VLMEvalKit适用于图文多模态模型及视频多模态模型的评测，支持单对图文输入、图文交错输入及视频-文本输入。它实现70多个基准测试，覆盖了多种任务，包括但不限于图像描述、视觉问答、图像字幕生成等。所支持的模型及评测基准正在不断更新中。
同时基于现有视频多模态模型的评测结果较为分散，难以复现等现实，团队还建立了OpenVLM Video Leaderboard这一针对模型的综合视频理解能力评测榜单。OpenCompass VLMEvalKit团队将持续更新最新多模态大模型及评测benchmark，打造主流，开放，便捷的多模态开源评测体系。
最后总结一下，MMBench-Video是一个针对视频理解任务设计的全新长视频、多镜头基准，涵盖了广泛的视频内容和细粒度能力评估。
基准测试包含从YouTube收集的600多个长视频，涵盖新闻、体育等16个主要类别，旨在评估MLLMs的时空推理能力。与传统的视频问答基准不同，MMBench-Video通过引入长视频和高质量的人工标注问答对，弥补了现有基准在时序理解和复杂任务处理方面的不足。
通过GPT-4评估模型的答案，该基准展现了更高的评估精度和一致性，为视频理解领域的模型改进提供了有力的工具。
MMBench-Video 的推出为研究人员和开发者提供了一个强大的评估工具，帮助开源社区深入理解和优化视频语言模型的能力。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2406.14515
Github链接：https://github.com/open-compass/VLMEvalKit
HomePage：https://mmbench-video.github.io/
MMBench-Video LeaderBoard：https://huggingface.co/spaces/opencompass/openvlm_video_leaderboard
