SMILE: Multimodal Dataset for Understanding Laughter in Video with Language Models

📄 arXiv: 2312.09818v3 📥 PDF

作者: Lee Hyun, Kim Sung-Bin, Seungju Han, Youngjae Yu, Tae-Hyun Oh

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-15 (更新: 2024-05-24)

备注: 19 pages, 14 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SMILE数据集，利用语言模型解决视频中理解笑声原因的任务

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

关键词: 视频理解 笑声推理 大型语言模型 多模态学习 社会智能

📋 核心要点

  1. 现有AI在社会智能方面存在不足，难以理解人类社交互动中的笑声。
  2. 提出SMILE数据集，并利用大型语言模型进行视频笑声原因的推理。
  3. 实验表明，该基线模型能够生成合理的笑声解释，并具有一定的可扩展性。

📝 摘要（中文）

尽管人工智能取得了显著进展，但构建社会智能仍然是一个挑战。在社会信号中，笑声是人类社交互动中一种独特的表达方式。本文致力于解决机器理解视频中笑声背后原因的新挑战，即视频笑声推理。为此，作者提出了一个新的任务，解释特定视频中人们发笑的原因，并为此任务构建了一个数据集SMILE。SMILE数据集包含视频片段和对人们发笑原因的语言描述。作者提出了一种基线方法，利用大型语言模型（LLM）和文本视频表示的推理能力。实验表明，该基线方法可以为笑声生成合理的解释。作者还通过探索其他视频理解任务和真实视频，进一步研究了基线方法的可扩展性。数据集、代码和模型检查点已开源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视频笑声推理（Video Laugh Reasoning）问题，即让机器理解视频中人们发笑的原因。现有方法难以捕捉视频中复杂的社会互动和笑声的微妙之处，缺乏专门的数据集和有效的推理模型。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的推理能力，结合视频的文本表示，来解释视频中笑声的原因。通过构建包含视频片段和对应笑声原因描述的数据集SMILE，为LLM提供学习和推理的基础。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 构建SMILE数据集，包含视频片段和对应的笑声原因描述；2) 提取视频的文本表示，例如使用视频字幕或语音识别结果；3) 将视频的文本表示输入到大型语言模型中；4) 利用LLM生成对视频中笑声原因的解释。

关键创新：论文的关键创新在于提出了视频笑声推理这一新任务，并构建了相应的SMILE数据集。此外，利用大型语言模型进行视频笑声原因的推理，充分利用了LLM的语言理解和推理能力。

关键设计：论文使用文本视频表示作为LLM的输入，具体实现细节未知。损失函数和网络结构等技术细节在摘要中未提及，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文提出了SMILE数据集，并利用大型语言模型构建了基线模型，该模型能够生成合理的笑声解释。论文还探索了基线模型在其他视频理解任务和真实视频中的可扩展性。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交机器人、智能助手、情感分析等领域。例如，社交机器人可以利用该技术理解人类的笑声，从而做出更自然的反应，提升人机交互体验。智能助手可以分析视频会议中的笑声，从而更好地理解用户的意图和情感。未来，该技术有望应用于更广泛的视频内容理解和情感计算领域。

📄 摘要（原文）

Despite the recent advances of the artificial intelligence, building social intelligence remains a challenge. Among social signals, laughter is one of the distinctive expressions that occurs during social interactions between humans. In this work, we tackle a new challenge for machines to understand the rationale behind laughter in video, Video Laugh Reasoning. We introduce this new task to explain why people laugh in a particular video and a dataset for this task. Our proposed dataset, SMILE, comprises video clips and language descriptions of why people laugh. We propose a baseline by leveraging the reasoning capacity of large language models (LLMs) with textual video representation. Experiments show that our baseline can generate plausible explanations for laughter. We further investigate the scalability of our baseline by probing other video understanding tasks and in-the-wild videos. We release our dataset, code, and model checkpoints on https://github.com/postech-ami/SMILE-Dataset.