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基于多模态大模型的细粒度视频质量评估方法 | CVPR 2025 Highlight
内容提要
bilibili与上海交通大学联合发布全球首个大规模细粒度UGC视频质量评估数据库FineVD，并提出FineVQ模型，提供涵盖色彩、噪声等六个维度的视频质量评估，旨在提升UGC视频的质量监控与优化。
关键要点
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bilibili与上海交通大学联合发布全球首个大规模细粒度UGC视频质量评估数据库FineVD。
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FineVD数据库包含6,104条UGC视频，提供80w+的多维度细粒度质量评分与描述。
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FineVQ模型支持质量评级、分数预测、问题归因三大功能，评估六个维度的质量。
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FineVQ在FineVD及主流UGC-VQA数据集上表现出最佳性能，已被CVPR 2025正式接收。
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FineVD视频收集过程遵循全面覆盖UGC场景和反映实际在线统计的原则。
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FineVQ通过视觉特征提取、特征对齐融合和指令微调大语言模型进行多维度质量评估。
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FineVQ在失真类型预测和质量分数预测上展示出优越性能，超越传统和深度学习方法。
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FineVD数据集的多样性和广泛分布增强了FineVQ模型的泛化能力。
延伸解读
FineVD数据库的独特性
FineVD数据库是全球首个大规模细粒度UGC视频质量评估数据库，包含6104条视频和80万多的质量评分。这种多样性不仅反映了不同视频场景和失真的广泛性，也为后续的研究和应用提供了丰富的数据基础，尤其是在视频质量监控和优化方面。
FineVQ模型的创新之处
FineVQ模型通过视觉特征提取和大语言模型的微调，能够在多个维度上进行视频质量评估。这种多维度的评估方式相比传统模型更为全面，能够更好地满足UGC视频处理和推荐的需求，提升用户体验。
模型性能的实证验证
FineVQ在多个UGC-VQA数据集上表现出最佳性能，尤其在失真类型预测和质量分数预测上超越了传统和深度学习方法。这表明FineVQ不仅在理论上具有创新性，其实际应用效果也得到了充分验证，具有较强的实用价值。
延伸问答
FineVD数据库包含多少条UGC视频？
FineVD数据库包含6,104条UGC视频。
FineVQ模型的主要功能是什么？
FineVQ模型支持质量评级、分数预测和问题归因三大功能。
FineVD数据库是如何收集视频的？
FineVD数据库通过手动筛选，确保视频场景和质量属性的多样性，覆盖广泛的UGC场景和不同的失真。
FineVQ模型在视频质量评估中表现如何？
FineVQ在FineVD及主流UGC-VQA数据集上表现出最佳性能，超越传统和深度学习方法。
FineVD数据库的多样性对FineVQ模型有什么影响？
FineVD数据集的多样性和广泛分布增强了FineVQ模型的泛化能力。
FineVQ模型是如何进行多维度质量评估的？
FineVQ通过视觉特征提取、特征对齐融合和指令微调大语言模型进行多维度质量评估。
