这项由复旦大学计算机科学与人工智能学院的应凯宁、丁恒辉、介冠权、江宇罡等研究人员领导的研究发表于2025年7月30日，题为《Towards Omnimodal Expressions and Reasoning in Referring Audio-Visual Segmentation》。有兴趣深入了解的读者可以通过复旦大学研究团队的项目主页https://henghuiding.com/OmniAVS/访问完整论文和数据集。

当你在观看一段音乐会视频时，突然有人问你"那个演奏出类似琵琶声音的乐器在哪里？"，你的大脑会同时处理文字描述、视觉画面和音频信息，然后准确指出右侧那把吉他。这个看似简单的过程，实际上涉及了多种感官信息的综合理解和推理。如今，复旦大学的研究团队希望让人工智能也能像人类一样，不仅能"看到"视频画面，"听到"声音，还能理解这些信息的深层含义，并给出合理的解释。

传统的AI视频理解就像一个只能看不能听的观众，或者只能听不能看的听众。即使有些系统能同时处理视觉和听觉信息，它们的理解也往往停留在表面，比如只能识别"有人在说话"，却不能理解"这个人可能生病了，因为他在咳嗽"。更重要的是，现有的系统在接收指令时非常死板，只能理解纯文字描述，无法处理包含图片、声音或语音的复合指令。

研究团队面对的挑战就像训练一个全能的私人助理，这个助理不仅要能看懂各种场景，听懂各种声音，还要能接受多种形式的指令，比如你给它看一张照片说"找出视频中长得像这个的东西"，或者播放一段音频说"找出发出类似声音的对象"。更关键的是，这个助理还要能解释它的判断过程，告诉你为什么做出这样的选择。

一、创造全新的"全能理解"数据集

为了训练这样一个全能助理，研究团队首先需要创建一个前所未有的训练数据集，就像为厨师准备一个包含各种食材和烹饪方法的超级厨房。他们将这个数据集命名为OmniAVS，包含了2104个视频和超过6万个多模态表达方式。

这个数据集的独特之处在于它的"八面玲珑"。传统的数据集就像只会一种语言的翻译，而OmniAVS就像一个精通八种沟通方式的超级翻译。它支持八种不同的表达组合：纯文字、纯语音、文字配声音、语音配声音、文字配图片、语音配图片、文字配声音和图片、语音配声音和图片。这意味着你可以用多种方式向AI提出要求，就像和一个真正理解你的朋友交流一样。

更重要的是，这个数据集强调的是深层理解而非表面识别。以往的数据集中，问题通常是"谁发出的声音最大？"这种表面层次的询问。而在OmniAVS中，问题变成了"谁最可能生病了？"这样的深层推理。AI需要听到咳嗽声，看到相关的视觉线索，然后推断出"咳嗽通常意味着生病"这样的逻辑链条，最后给出解释说"这个人咳嗽了，可能生病了"。

为了构建这个数据集，研究团队从三个主要来源收集视频素材。首先是网络上符合创意共享许可的真实视频，这些视频展现了丰富的日常生活场景。其次是来自电视节目数据集TVQA的内容，这部分提供了大量包含对话的复杂场景。最后是团队自己录制的视频，所有参与者都同意使用这些素材进行研究。

在筛选过程中，研究团队制定了严格的标准。他们优先选择那些包含有意义音频内容的视频，这些音频不仅仅是噪音，而是能够承载信息或推理价值的声音。同时，他们偏向于选择包含多个对象的复杂场景，这样可以创造更多样化的指向表达，让数据集更贴近真实世界的复杂情况。

在表达方式的设计上，研究团队遵循了几个重要原则。首先，所有表达都必须与视频中的音频内容相关，而不仅仅是视觉线索。其次，表达应该强调声音的内容含义，而不仅仅是发声这个动作本身。比如，与其说"狗在叫"，不如说"狗在警告"，因为后者需要理解叫声的含义。第三，鼓励在表达中融入推理元素，并在必要时提供解释。最后，表达可以指向任意数量的对象，从零个到多个都可以，这样更贴近真实应用场景。

二、开发智能助理OISA

有了丰富的训练数据，研究团队接下来开发了一个名为OISA（全模态指导分割助理）的AI系统。这个系统就像一个经过专业训练的视听分析专家，不仅能理解各种形式的指令，还能准确地在视频中标识出目标对象，并解释自己的判断过程。

OISA的核心架构包含两个主要组件，就像一个人的大脑和手的协作。"大脑"部分是一个多模态大语言模型，负责理解和推理；"手"部分是一个掩码生成器，负责在视频中精确标识目标对象。这种设计让系统既能进行复杂的多模态理解，又能执行精确的视觉任务。

在处理视频内容时，OISA采用了一种独特的"音视频交错"策略。传统方法就像看电影时先看完所有画面再听完所有声音，这样很难建立两者之间的对应关系。而OISA的方法更像人类的感知过程，它将音频切分成与视频帧对应的片段，然后交替处理视觉和听觉信息，就像"看一帧，听一段，再看一帧，再听一段"这样的节奏。这种方法在不增加额外参数的情况下，实现了音频和视频的精确时间对齐，这对于需要准确定位发声对象的任务来说至关重要。

对于各种形式的输入指令，OISA都有相应的处理策略。当接收到包含图片的指令时，它会使用视觉编码器处理图片信息。当遇到包含音频的指令时，它会使用音频编码器分析声音特征。所有这些不同模态的信息最终都会被统一编码，融合到系统的理解框架中。

在目标定位方面，OISA采用了一种叫做"查询传播"的技术。传统方法就像用一把万能钥匙去开所有的锁，往往效果不佳。而OISA的方法更像一个不断学习和适应的开锁专家，它会根据每一帧的具体情况调整自己的"钥匙"，确保能准确地在每一帧中找到目标对象。这种动态调整的机制让系统能够很好地处理对象移动、视角变化、遮挡等复杂情况。

三、训练过程的精心设计

训练OISA就像培养一个多才多艺的专家，需要分阶段进行能力建设。整个训练过程分为两个主要阶段，每个阶段都有明确的目标和方法。

第一阶段是音频-文本对齐训练，就像教一个只会看不会听的人学会理解声音。由于OISA使用的基础模型原本不支持音频输入，研究团队需要为它添加一个"音频理解模块"。在这个阶段，他们使用自动语音识别数据集和音频描述数据集来训练这个模块，让系统学会将听到的声音转换成语言模型能够理解的表示。这个过程中，只有新增的音频处理部分在学习，其他部分保持不变，就像给一个已经很聪明的学生专门补习一门新课程。

第二阶段是全模态指导分割调优，这个阶段就像让学生将各种技能综合运用到实际工作中。研究团队使用了多个不同类型的数据集，包括语义分割数据集、指向分割数据集、指向视频分割数据集，以及他们自己创建的音频-视觉分割数据集。这种多样化的训练就像让一个学生既要学会数学，又要学会物理和化学，最终成为一个综合能力强的专家。

在训练细节上，研究团队采用了一些巧妙的策略。对于视频样本，他们在训练时从每个视频中均匀采样10帧，其中4帧作为"密集帧"进行详细分析，其余帧作为"稀疏帧"提供时序上下文。而在实际应用时，系统会采样32帧，其中4帧作为密集帧，确保能够捕捉到足够的细节信息。

为了保持训练效率，研究团队使用了LoRA技术来微调语言模型部分。这种技术就像在不改变房屋主体结构的情况下重新装修房间，既能适应新的需求，又不会破坏原有的功能。同时，他们完全训练掩码生成部分的参数，确保这个负责精确定位的组件能够达到最佳性能。

四、突破性的实验结果

经过精心训练的OISA在各种测试中展现出了令人印象深刻的能力。在OmniAVS数据集上的测试结果就像一场全面的能力考试，OISA在各个项目上都取得了优异成绩。

在主要的分割准确性指标上，OISA达到了41.1%的综合得分，这个数字听起来可能不高，但要知道这是在一个极其复杂的任务上的表现。相比之下，即使是13B参数的大型模型LISA也只能达到36.1%的水平，OISA以更小的模型规模实现了5%的性能提升。这就像用一台普通家用车在复杂的越野赛道上跑出了比豪华SUV更好的成绩。

更令人兴奋的是，OISA在解释生成方面的表现。系统不仅能准确找到目标对象，还能用自然语言解释自己的判断过程。在METEOR评分标准下，OISA达到了21.7%的得分，显著超过了LISA-13B的16.5%。这意味着OISA不仅是一个准确的"眼睛"和"耳朵"，还是一个能够清晰表达思路的"大脑"。

在不同类型的指令处理上，OISA展现出了真正的"全能"特质。对于包含文字、声音和图片的复合指令（第VIII类），OISA达到了53.0%的准确率，这是所有指令类型中表现最好的。这说明当给系统提供更多信息时，它能够更好地理解任务要求并做出准确判断。这就像一个侦探，当获得更多线索时，破案的准确率也会显著提高。

研究团队还测试了不同音视频融合策略的效果。传统的注意力机制方法只能达到35.8%的准确率，而OISA采用的音视频交错策略达到了39.2%。当进一步结合原始音频信息时，性能提升到了40.5%。这些数字背后反映的是不同技术路线的根本差异，就像不同的烹饪方法会产生完全不同的菜品味道。

在掩码生成策略的对比中，OISA的查询传播方法也显示出了明显优势。相比于传统的"一个令牌分割所有帧"方法，查询传播在使用相同掩码头的情况下，将准确率从35.2%提升到了40.5%。这种提升就像从使用固定模板绘画转向根据具体对象调整笔触，自然能获得更精确的结果。

五、实际应用中的表现

为了验证OISA的实用性，研究团队在多个相关任务上进行了测试，结果展现了系统的强大适应能力。

在传统的图像指向分割任务上，OISA在RefCOCO系列数据集上都达到了最先进的性能水平。特别是在RefCOCO+数据集的testA分割上，OISA达到了71.7%的准确率，超过了许多专门针对图像分割设计的系统。这说明OISA的多模态理解能力不仅在音视频场景中有效，在处理静态图像时也同样出色。

在视频指向分割任务上，OISA同样表现不俗。在MeViS数据集上达到43.2%的准确率，在R-YTVOS上达到62.1%，在R-DAVIS17上达到65.2%。这些结果证明了OISA的视频理解能力已经达到了与专门的视频分割系统相当的水平。

特别值得一提的是OISA在ReVOS数据集上的表现。这个数据集专门测试需要推理能力的视频分割任务，OISA不仅在准确率上达到了47.3%的最新纪录，在鲁棒性评分上也达到了19.3%，比之前的最佳结果提升了4%。这个提升特别有意义，因为它表明OISA不仅能在标准情况下工作良好，在面对各种意外情况时也能保持稳定的性能。

在原有的Ref-AVS数据集上，OISA取得了58.0%的综合得分，大幅超越了之前的最佳结果。这个对比特别有说服力，因为Ref-AVS是目前最接近OmniAVS的公开数据集。OISA在Ref-AVS上的优异表现，加上它在更困难的OmniAVS上的领先地位，清晰地展现了这种全模态方法的优势。

六、成功案例与局限性分析

通过具体的应用案例，我们可以更直观地理解OISA的能力和局限。

在一个成功案例中，系统面对的是一段包含多人对话的视频，用户询问"谁在开玩笑？"这个问题需要系统不仅要听懂对话内容，还要理解语境和说话者的意图。OISA成功地识别出了第四帧中正在说"Just yanking your chain!"（只是在逗你玩）的说话者，并解释说"老板在逗他的同事"。这个案例展现了系统在语音理解、语境分析和推理方面的综合能力。

另一个印象深刻的案例涉及多模态指令处理。用户提供了一张火灾图片和一段警笛声音，然后询问"发出这种声音并前往这种地方的是什么？"OISA准确地识别出了消防车，并解释说这是"第一辆消防车"。这个案例说明了系统能够真正理解不同模态信息之间的关联，并进行合理的推理。

然而，OISA也存在一些局限性。在一个失败案例中，用户询问"谁发出最清脆响亮的声音？"面对的是包含低音管、长号、单簧管、小提琴、大提琴和钢琴混合演奏的复杂音频。OISA回答"没有对象匹配这个要求"，显然无法处理这种复杂的音频分离任务。这说明当多个对象同时发声时，系统还难以准确分离和识别各个声源。

这些局限性指向了未来研究的重要方向。首先是音频事件分离技术的改进，需要能够在复杂声学环境中分离出不同的声源。其次是更高效的音视频融合方法，目前的交错策略虽然有效，但仍有改进空间。第三是多模态表达的联合表示学习，需要找到更好的方法来整合来自不同模态的信息。

七、技术创新的深层意义

OISA的技术创新不仅仅是性能数字的提升，更代表了AI系统向更自然、更智能交互方式的重要进步。

音视频交错处理策略的提出解决了一个长期存在的技术难题。传统的序列拼接方法就像让一个人先看完一整部无声电影，再听完所有对白，最后试图将两者关联起来。而交错处理更接近人类的感知方式，我们在观看视频时是同时处理视觉和听觉信息的。这种方法的成功证明了模仿人类认知过程在AI系统设计中的价值。

查询传播机制的引入也代表了对动态视觉理解的重要突破。静态的查询向量就像一把固定形状的钥匙，而动态更新的查询向量更像一个能够适应不同锁孔的智能钥匙。这种设计理念可能会在其他需要处理时序信息的AI任务中找到更广泛的应用。

多模态指令理解的实现标志着人机交互方式的重要进步。传统的AI系统要求用户学会如何与机器"对话"，而OISA让机器学会理解人类更自然的表达方式。你可以给它看图片、播放声音、说话或者打字，系统都能理解并做出相应的回应。这种灵活性让AI系统更加亲近和实用。

推理能力的集成可能是最重要的突破。以往的系统更像是高级的识别工具，能告诉你"是什么"，但不能解释"为什么"。OISA不仅能识别对象，还能解释识别的逻辑，这让AI系统的行为更加透明和可信。当系统说"这个人可能生病了，因为他在咳嗽"时，用户能够理解并验证这个判断的合理性。

八、未来发展的无限可能

OISA的成功开启了多个激动人心的发展方向，每一个都可能带来革命性的应用。

在教育领域，这种技术可能会催生全新的智能教学助手。想象一个能够同时理解学生的提问、观察学生的表情、听懂学生的困惑点的AI老师。它不仅能回答问题，还能根据学生的反应调整教学方式，提供个性化的学习体验。

在医疗诊断方面，结合了视觉和听觉信息处理的AI系统可能会成为医生的得力助手。系统可以同时分析患者的外观症状、听诊声音、描述症状的语音等多种信息，提供更全面的诊断支持。更重要的是，它能够解释诊断的依据，帮助医生做出更准确的判断。

在安全监控领域，这种全模态理解能力可能会带来更智能的监控系统。系统不仅能识别异常行为，还能理解声音环境，比如区分正常交谈和争吵，识别求救声和正常喊叫的区别。这种细致的理解能力可能会大大减少误报，提高安全防护的效率。

在娱乐和内容创作方面，OISA的技术可能会推动更智能的视频编辑工具的出现。创作者可以用自然语言描述想要的效果，系统能够理解并自动完成复杂的编辑任务。比如"把所有笑声最大的片段剪辑出来"或者"找出背景音乐和画面最配的时刻"。

在人机交互的未来发展中，OISA代表的多模态理解能力可能会成为下一代智能助手的标准配置。用户不再需要学习特定的指令格式，而是可以用最自然的方式与AI系统交流。你可以指着某个对象、播放相关声音、用语音描述，系统都能准确理解你的意图。

研究团队也明确指出了几个重要的发展方向。首先是更高效的音视频融合方法，需要在保持理解能力的同时提高处理效率。其次是声音事件分离技术的改进，这对于处理复杂的多声源环境至关重要。还有就是多模态表达的联合表示学习，需要找到更好的方法来整合不同类型的信息。

此外，系统的对话能力扩展也是一个重要方向。未来的版本可能会支持多轮交互，用户可以与系统进行持续的对话，逐步细化和调整需求。比如用户先问"找出在说话的人"，然后可以进一步询问"其中谁看起来最高兴"，系统能够在前一次结果的基础上继续分析。

说到底，OISA的出现标志着AI系统向更加智能、更加自然的方向迈出了重要一步。它不仅仅是一个技术工具，更像是一个能够理解和解释世界的智能伙伴。当我们能够用最自然的方式与AI交流，当AI能够像人类一样综合运用多种感官信息进行思考和推理时，人工智能就真正开始接近我们对智能助手的终极想象。

这项研究的意义远不止于技术本身的突破，它为我们展现了一个更加智能、更加理解人类需求的AI未来。在这个未来里，人与机器的交流将变得更加自然和高效，AI系统将成为我们真正的智能伙伴，帮助我们更好地理解和处理这个复杂多样的世界。

Q&A

Q1：OmniAVS数据集有什么特别之处？为什么要创建这个新数据集？ A：OmniAVS是首个支持8种不同表达方式的音视频分割数据集，包含2104个视频和6万多个多模态表达。它的特别之处在于支持文字、语音、声音、图片的任意组合指令，而且强调深层理解而非表面识别。比如不再问"谁声音最大"，而是问"谁最可能生病"，需要AI听到咳嗽声后推理出生病的可能性。

Q2：OISA系统是如何同时处理视频和音频信息的？ A：OISA采用了独特的"音视频交错"策略，将音频切分成与视频帧对应的片段，然后交替处理视觉和听觉信息，就像"看一帧、听一段、再看一帧、再听一段"的节奏。这种方法比传统的先看完再听完的方式更接近人类感知过程，能实现精确的时间对齐，不需要额外参数就能准确定位发声对象。

Q3：这项技术未来可能应用在哪些领域？ A：OISA技术有广泛的应用前景。在教育领域，可开发能同时理解学生提问、观察表情、听懂困惑的智能教学助手；在医疗诊断中，可帮助医生综合分析患者的外观症状、听诊声音等多种信息；在安全监控方面，能区分正常交谈和争吵，识别求救声；在内容创作中，创作者可用自然语言描述想要的编辑效果，系统自动完成复杂编辑任务。

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