TimeChat: A Time-sensitive Multimodal Large Language Model for Long Video Understanding

📄 arXiv: 2312.02051v2 📥 PDF

作者: Shuhuai Ren, Linli Yao, Shicheng Li, Xu Sun, Lu Hou

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2023-12-04 (更新: 2024-03-28)

备注: CVPR 2024 camera-ready version, code is available at https://github.com/RenShuhuai-Andy/TimeChat

💡 一句话要点

提出TimeChat，一种时间敏感的多模态大语言模型，用于长视频理解。

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

关键词: 长视频理解 多模态大语言模型 时间敏感 时间戳感知 滑动窗口 指令调优

📋 核心要点

  1. 现有视频理解模型缺乏对时间信息的有效利用，难以处理长视频中的复杂时序关系。
  2. TimeChat通过时间戳感知的帧编码器和滑动视频Q-Former，实现了对视频内容和时间信息的精准建模。
  3. 实验表明，TimeChat在多个视频理解任务上显著优于现有模型，展现了强大的时间和推理能力。

📝 摘要（中文）

本文提出TimeChat，一种时间敏感的多模态大语言模型，专为长视频理解而设计。我们的模型包含两个关键的架构贡献：(1) 一个时间戳感知的帧编码器，将视觉内容与每一帧的时间戳绑定；(2) 一个滑动视频Q-Former，产生不同长度的视频token序列，以适应不同时长的视频。此外，我们构建了一个指令调优数据集，包含6个任务和总共12.5万个实例，以进一步增强TimeChat的指令遵循性能。在各种视频理解任务（如密集字幕生成、时间定位和高光检测）上的实验结果表明，TimeChat具有强大的零样本时间定位和推理能力。例如，与最先进的视频大语言模型相比，它在YouCook2上实现了+9.2的F1分数和+2.8的CIDEr，在QVHighlights上实现了+5.8的HIT@1，在Charades-STA上实现了+27.5的R@1（IoU=0.5），有潜力作为一种通用的视频助手，用于长视频理解任务，并满足实际的用户需求。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频理解模型在处理长视频时，难以有效利用时间信息，导致在时间定位、事件识别等任务中表现不佳。特别是对于需要精细时间推理的任务，现有模型往往无法准确捕捉视频中的时序关系和关键时刻。

核心思路：TimeChat的核心思路是将视频帧的视觉信息与对应的时间戳显式地结合起来，从而使模型能够感知视频内容发生的时间。此外，采用滑动窗口的方式处理长视频，避免了固定长度输入带来的信息损失。

技术框架：TimeChat的整体架构包括三个主要模块：(1) 时间戳感知的帧编码器：将视频帧的视觉特征与时间戳信息融合。(2) 滑动视频Q-Former：将长视频分割成多个滑动窗口，并提取每个窗口的视频token序列。(3) 大语言模型：接收视频token序列和文本指令，生成相应的输出。

关键创新：TimeChat的关键创新在于时间戳感知的帧编码器和滑动视频Q-Former的设计。时间戳感知的帧编码器能够将视觉信息与时间信息有效绑定，滑动视频Q-Former能够处理不同长度的视频，并保留视频的时序信息。

关键设计：时间戳感知的帧编码器通过将时间戳信息嵌入到视觉特征中来实现。滑动视频Q-Former采用可学习的query向量来提取每个滑动窗口的视频token序列。指令调优数据集包含6个任务和12.5万个实例，用于提升模型的指令遵循能力。

📊 实验亮点

TimeChat在多个视频理解任务上取得了显著的性能提升。例如，在YouCook2数据集上，F1分数提升了9.2，CIDEr提升了2.8；在QVHighlights数据集上，HIT@1提升了5.8；在Charades-STA数据集上，R@1（IoU=0.5）提升了27.5。这些结果表明，TimeChat具有强大的时间和推理能力，优于现有的视频大语言模型。

🎯 应用场景

TimeChat可应用于多种视频理解场景，例如智能视频编辑、视频搜索、视频摘要生成、以及交互式视频问答。它可以帮助用户快速定位视频中的关键时刻，理解视频内容，并进行各种视频相关的任务。未来，TimeChat有望成为一个通用的视频助手，为用户提供更智能、更便捷的视频体验。

📄 摘要（原文）

This work proposes TimeChat, a time-sensitive multimodal large language model specifically designed for long video understanding. Our model incorporates two key architectural contributions: (1) a timestamp-aware frame encoder that binds visual content with the timestamp of each frame, and (2) a sliding video Q-Former that produces a video token sequence of varying lengths to accommodate videos of various durations. Additionally, we construct an instruction-tuning dataset, encompassing 6 tasks and a total of 125K instances, to further enhance TimeChat's instruction-following performance. Experiment results across various video understanding tasks, such as dense captioning, temporal grounding, and highlight detection, demonstrate TimeChat's strong zero-shot temporal localization and reasoning capabilities. For example, it achieves +9.2 F1 score and +2.8 CIDEr on YouCook2, +5.8 HIT@1 on QVHighlights, and +27.5 R@1 (IoU=0.5) on Charades-STA, compared to state-of-the-art video large language models, holding the potential to serve as a versatile video assistant for long-form video comprehension tasks and satisfy realistic user requirements.