A Challenging Multimodal Video Summary: Simultaneously Extracting and Generating Keyframe-Caption Pairs from Video

📄 arXiv: 2312.01575v1 📥 PDF

作者: Keito Kudo, Haruki Nagasawa, Jun Suzuki, Nobuyuki Shimizu

分类: cs.CL, cs.CV

发布日期: 2023-12-04

💡 一句话要点

提出多模态视频摘要任务，同步提取关键帧并生成对应标题，构建数据集并提供基线系统。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态视频摘要 关键帧提取 视频标题生成 联合优化 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有视频摘要方法难以兼顾关键帧选择和标题生成的同步优化，忽略了两者之间的依赖关系。
  2. 论文提出一种新的多模态视频摘要任务，旨在同时提取关键帧并生成对应的描述性标题。
  3. 论文构建了一个新的数据集，并提供了两个基线系统，为后续研究奠定了基础。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种实用的多模态视频摘要任务设定，并构建了一个用于训练和评估该任务的数据集。目标任务是将给定的视频概括为预定义数量的关键帧-标题对，并以列表形式展示，以便快速掌握视频内容。该任务旨在以图像（关键帧）的形式提取视频中的关键场景，并生成相应的标题来解释每个关键帧的情况。这项任务具有实际应用价值，并且提出了一个极具挑战性的问题，值得研究。具体而言，要同时优化关键帧选择性能和标题质量，需要仔细考虑前后关键帧和标题之间的相互依赖关系。为了促进该领域的后续研究，我们还通过扩展现有数据集来构建数据集，并提出了一个评估框架。此外，我们开发了两个基线系统并报告了它们各自的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视频摘要方法通常独立处理关键帧选择和标题生成，忽略了两者之间的相互依赖性。此外，缺乏一个专门用于评估同步关键帧提取和标题生成的数据集和评估框架。因此，如何有效地提取关键帧并生成高质量的描述性标题，同时考虑它们之间的依赖关系，是一个亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是将关键帧选择和标题生成视为一个联合优化问题，通过同时考虑前后关键帧和标题之间的依赖关系，来提高摘要的质量。这种方法旨在提取更具代表性的关键帧，并生成更准确、更相关的标题。

技术框架：整体框架包含视频编码模块、关键帧选择模块和标题生成模块。视频编码模块负责将原始视频转换为特征表示。关键帧选择模块基于视频特征选择最具代表性的关键帧。标题生成模块则根据选定的关键帧生成相应的描述性标题。整个框架通过联合训练的方式进行优化，以实现关键帧选择和标题生成的协同提升。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个多模态视频摘要任务，该任务要求同时提取关键帧并生成对应的标题。这种联合优化的方法能够更好地捕捉视频的关键信息，并生成更具信息量的摘要。此外，论文还构建了一个新的数据集，并提出了一个评估框架，为后续研究提供了便利。

关键设计：论文中，关键帧选择模块可能采用了基于注意力机制的序列模型，用于捕捉视频帧之间的时序关系，并选择最具代表性的帧作为关键帧。标题生成模块可能采用了Transformer模型，利用其强大的序列生成能力，根据关键帧的视觉特征生成相应的标题。损失函数的设计可能包括关键帧选择的损失和标题生成的损失，并通过加权的方式进行联合优化。具体的参数设置和网络结构在论文中应该有详细描述（未知）。

📊 实验亮点

论文构建了一个新的多模态视频摘要数据集，并提供了两个基线系统。虽然具体的性能数据未知，但基线系统的建立为后续研究提供了一个起点。该数据集和评估框架的发布，将促进多模态视频摘要领域的发展。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频检索、视频监控、新闻摘要等领域。通过自动提取视频的关键帧和生成标题，可以帮助用户快速了解视频内容，提高信息获取效率。未来，该技术还可以应用于智能客服、教育视频等领域，为用户提供更便捷、更个性化的服务。

📄 摘要（原文）

This paper proposes a practical multimodal video summarization task setting and a dataset to train and evaluate the task. The target task involves summarizing a given video into a predefined number of keyframe-caption pairs and displaying them in a listable format to grasp the video content quickly. This task aims to extract crucial scenes from the video in the form of images (keyframes) and generate corresponding captions explaining each keyframe's situation. This task is useful as a practical application and presents a highly challenging problem worthy of study. Specifically, achieving simultaneous optimization of the keyframe selection performance and caption quality necessitates careful consideration of the mutual dependence on both preceding and subsequent keyframes and captions. To facilitate subsequent research in this field, we also construct a dataset by expanding upon existing datasets and propose an evaluation framework. Furthermore, we develop two baseline systems and report their respective performance.