GPT4Video: A Unified Multimodal Large Language Model for lnstruction-Followed Understanding and Safety-Aware Generation

📄 arXiv: 2311.16511v2 📥 PDF

作者: Zhanyu Wang, Longyue Wang, Zhen Zhao, Minghao Wu, Chenyang Lyu, Huayang Li, Deng Cai, Luping Zhou, Shuming Shi, Zhaopeng Tu

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-25 (更新: 2024-10-27)

备注: ACM MM 2024, Oral

💡 一句话要点

提出GPT4Video以解决多模态内容生成不足问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态大型语言模型 视频理解 视频生成 指令跟随 稳定扩散模型 人机交互 安全生成

📋 核心要点

  1. 现有的多模态大型语言模型主要集中在输入侧的理解，缺乏多模态内容生成能力，限制了其应用场景。
  2. 本文提出GPT4Video，通过结合指令跟随方法与稳定扩散生成模型，实现视频的理解与生成。
  3. 实验结果显示，GPT4Video在视频问答任务上比Valley提高了11.8%，在文本到视频生成任务上超越NExt-GPT 2.3%。

📝 摘要（中文）

尽管多模态大型语言模型（MLLMs）在理解方面取得了显著进展，但它们在多模态内容生成方面仍显不足。为此，本文提出了GPT4Video，一个统一的多模态框架，使大型语言模型（LLMs）具备视频理解与生成的能力。我们开发了一种基于指令跟随的方式，结合稳定扩散生成模型，有效且安全地处理视频生成场景。GPT4Video在视频理解和生成任务中表现出色，且无需额外训练参数，能够灵活与多种模型接口，保持安全健康的对话。实验结果表明，GPT4Video有潜力成为一个有效、安全且类人化的视频助手。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态大型语言模型在视频内容生成方面的不足，现有方法主要局限于输入侧的理解，缺乏生成能力。

核心思路：GPT4Video通过引入指令跟随机制，结合稳定扩散生成模型，赋予大型语言模型视频生成能力，旨在实现视频理解与生成的统一。

技术框架：GPT4Video的整体架构包括视频理解模块和视频生成模块，前者负责解析输入视频内容，后者则生成符合指令的视频输出。模型通过指令跟随机制进行训练，确保生成内容的相关性和安全性。

关键创新：GPT4Video的主要创新在于其无须额外训练参数即可实现视频生成能力，且能够灵活与多种模型接口，显著提升了多模态生成的效率与安全性。

关键设计：在模型设计中，采用了稳定扩散生成模型作为基础，结合特定的损失函数来优化生成质量，同时确保生成内容的安全性与健康性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，GPT4Video在视频问答任务上超越了Valley，提升幅度达11.8%；在文本到视频生成任务中，性能比NExt-GPT提高了2.3%。这些结果表明GPT4Video在多模态理解与生成方面的显著优势。

🎯 应用场景

GPT4Video的潜在应用场景包括智能视频助手、教育培训、娱乐内容生成等领域。其能够理解和生成视频内容的能力，将极大丰富人机交互的方式，提升用户体验，并在多个行业中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

While the recent advances in Multimodal Large Language Models (MLLMs) constitute a significant leap forward in the field, these models are predominantly confined to the realm of input-side multimodal comprehension, lacking the capacity for multimodal content generation. To fill this gap, we present GPT4Video, a unified multi-model framework that empowers Large Language Models (LLMs) with the capability of both video understanding and generation. Specifically, we develop an instruction-following-based approach integrated with the stable diffusion generative model, which has demonstrated to effectively and securely handle video generation scenarios. GPT4Video offers the following benefits: 1) It exhibits impressive capabilities in both video understanding and generation scenarios. For example, GPT4Video outperforms Valley by 11.8\% on the Video Question Answering task, and surpasses NExt-GPT by 2.3\% on the Text to Video generation task. 2) it endows the LLM/MLLM with video generation capabilities without requiring additional training parameters and can flexibly interface with a wide range of models to perform video generation. 3) it maintains a safe and healthy conversation not only in output-side but also the input side in an end-to-end manner. Qualitative and qualitative experiments demonstrate that GPT4Video holds the potential to function as a effective, safe and Humanoid-like video assistant that can handle both video understanding and generation scenarios.