amaai-lab/Karma-MV

Karma-MV是一个大规模多项选择问答（MCQ）基准，旨在评估音乐视频中的因果音频-视觉推理。该数据集填补了先前工作中对视觉动态如何驱动音乐结构推理的不足，提供了来自2,682个YouTube音乐视频的37,737个MCQ问题。这些问题要求模型整合时间音频-视觉线索并推理视觉对音乐的影响。问题分为三种因果推理类型：证据推理（识别解释音乐变化的视觉证据）、预测性（预测给定视觉转换后音乐将如何变化）和反事实（推理在替代视觉条件下会发生什么）。MCQ问题由Qwen-2.5-7B-Instruct LLM生成和验证，每个问题都包含正确答案的解释，支持模型训练和可解释性研究。数据集结构为每个音乐视频一个JSON文件，包含场景转换对对象和三个MCQ问题。

Karma-MV is a large-scale multiple-choice question answering (MCQ) benchmark designed to evaluate causal audio-visual reasoning in music videos. While prior work has focused on video question answering and cross-modal understanding, the specific challenge of reasoning about how visual dynamics drive musical structure has remained under-explored. Karma-MV addresses this gap by providing a dataset of 37,737 MCQs derived from 2,682 YouTube music videos, requiring models to integrate temporal audio-visual cues and reason about visual-to-musical influence. Questions span three causal reasoning types: Evidence Reasoning — identifying visual evidence that explains a musical change, Predictive — predicting how music will change given a visual transition, and Counterfactual — reasoning about what would happen under alternative visual conditions. MCQs were generated and validated using the Qwen-2.5-7B-Instruct LLM, enabling scalable dataset construction without exhaustive manual annotation. Each question includes an explanation of the correct answer, providing rationale that can support model training and interpretability research. The dataset consists of JSON files (one per music video), each containing a list of scene-transition pair objects and three MCQs (one per reasoning type).

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在音乐视频理解领域，如何评估模型对视觉与听觉之间因果关联的推理能力一直是一个挑战。为填补这一空白，Karma-MV数据集应运而生，其构建过程融合了自动化生成与人工验证的精妙设计。研究者从YouTube精选2682个音乐视频，利用场景检测技术将每个视频切割为若干连续片段，并构建成对的过去场景与当前场景单元。基于每个场景对，借助Qwen-2.5-7B-Instruct大语言模型自动生成三道涵盖证据推理、预测推理与反事实推理的多选题，每道题均附带标准答案及自然语言解释。整个过程无需繁重的人工标注，却确保了数据集的大规模性与高质量。

特点

Karma-MV数据集以其独特的因果推理导向与音视频多模态特性脱颖而出。它包含37737道多选题，每道题均植根于真实的音乐视频场景转换，迫使模型必须在理解视觉动态与音乐结构之间建立因果联系。数据集涵盖三种推理类型：证据推理要求模型从当前场景中找出解释音乐变化的视觉线索；预测推理考验模型基于视觉变化推断音乐走向；反事实推理则挑战模型设想在替代视觉条件下音乐的演变。每个样本还配备了细致的解释文本，为模型的可解释性研究提供了宝贵资源，使其不仅是一个评测基准，更是一个支持深度学习的训练语料库。

使用方法

Karma-MV设计为易于集成到现有研究流程中的格式。数据以JSON文件形式组织，每个文件对应一个音乐视频，内部包含多个场景对对象，每个对象记录过去与当前场景的时间戳及文件名，并关联三道分别属于证据推理、预测和反事实类型的题目。用户可通过HuggingFace的datasets库，一行代码即可加载完整数据集。每道题目包含问题文本、四个选项及正确答案标识，并附有自然语言解释，方便研究者用于模型评测或训练。该数据集已被用于评估多种视觉-语言模型，并提出了因果知识图谱方法来增强跨模态推理，为后续研究提供了明确的基线参考。

背景与挑战

背景概述

Karma-MV数据集由Archishman Ghosh、Abhinaba Roy及Dorien Herremans等人于2026年构建，旨在填补多模态因果推理在音乐视频领域的空白。现有视频问答研究多聚焦于跨模态理解，却鲜有探索视觉动态如何驱动音乐结构演化这一核心问题。该数据集依托37,737道多选问题，涵盖证据推理、预测与反事实三种因果推理类型，来源于2,682个YouTube音乐视频，全面评估模型对时间音视频线索的整合能力。通过利用大语言模型Qwen-2.5-7B-Instruct实现自动化生成与校验，Karma-MV为因果音视频推理研究树立了全新基准，显著推动了相关领域的发展。

当前挑战

Karma-MV所解决的领域问题在于，现有模型难以从音乐视频中提取视觉变化与音乐结构之间的因果关联，尤其是对时间性跨模态依赖关系的建模存在瓶颈。数据集构建过程中面临两大挑战：其一，需确保自动生成的问答质量与人工标注的可靠性等价，这对提示工程和验证流程提出极高要求；其二，38,000道题目的规模要求兼顾场景分段的精准性与语义合理性，避免因场景过渡模糊导致推理歧义。此外，不同音乐视频的画面风格、节奏类型及叙事手法迥异，进一步增加了因果关系的泛化难度。

常用场景

经典使用场景

Karma-MV数据集为音乐视频中的因果推理任务提供了大规模的多选题基准测试平台。其经典用法聚焦于评估多模态模型在视听融合场景下，从视觉动态中推断音乐结构变化的能力。研究者利用该数据集，通过证据推理、预测和反事实三类问题，系统性地测试模型对跨模态因果链的理解。例如，给定前后两个视觉场景片段，模型需选出能合理解释音乐变化的关键视觉证据，或预测未来音乐走向，亦或构想反事实条件下的替代演变。这一范式推动了视听因果推理从浅层关联向深层机理的跃迁。

实际应用

在实际应用中，Karma-MV衍生出的技术能够赋能智能视频编辑、音乐推荐系统和交互式多媒体叙事等场景。例如，视频制作工具可借助具备视听因果推理的模型，自动识别场景切换后音乐风格突变的触发因素，从而辅助创作者优化剪辑节奏。音乐推荐平台能通过分析视频内容，为用户推荐与画面情感和动态相匹配的背景音乐。此外，该技术还能用于自动生成视频解说或音乐分析报告，提升内容理解和生成类产品的智能水平。这些应用显著推动了多模态理解从实验室走向产业界。

衍生相关工作

围绕Karma-MV数据集，研究团队提出了因果知识图谱（Causal Knowledge Graph, CKG）方法，通过结构化检索跨模态依赖关系来增强视觉语言模型的表现。实验结果证实，CKG的引入能够稳定提升模型在因果推理任务上的准确性，尤其对参数规模较小的模型效果显著。这一工作揭示了显式因果结构对于复杂视听推理的必要性，催生了后续一系列关于可解释多模态推理、知识增强型问答系统以及艺术领域因果机制探索的研究。该数据集及其伴生方法，已成为视听因果推理领域的重要里程碑。