Grounding-Prompter: Prompting LLM with Multimodal Information for Temporal Sentence Grounding in Long Videos

📄 arXiv: 2312.17117v1 📥 PDF

作者: Houlun Chen, Xin Wang, Hong Chen, Zihan Song, Jia Jia, Wenwu Zhu

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2023-12-28

💡 一句话要点

提出Grounding-Prompter，利用多模态信息提示LLM解决长视频时序语句定位问题

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

关键词: 长视频理解 时序语句定位 多模态融合 大型语言模型 提示学习

📋 核心要点

  1. 现有时序语句定位方法难以处理长视频，面临复杂上下文推理和多模态信息融合的挑战。
  2. 提出Grounding-Prompter，将多模态信息转化为文本提示LLM，并设计边界感知提示策略增强时序推理。
  3. 实验结果表明，该方法在长视频时序语句定位任务上取得了state-of-the-art的性能。

📝 摘要（中文）

时序语句定位(TSG)旨在根据给定的自然语言查询从视频中定位时刻，已引起广泛关注。现有工作主要针对短视频设计，无法处理长视频中的TSG，这带来了两个挑战：i) 长视频中复杂的上下文需要对更长的时刻序列进行时序推理，以及 ii) 包括具有丰富信息的文本语音在内的多种模态需要特殊设计以进行长视频中的内容理解。为了应对这些挑战，我们提出了一种Grounding-Prompter方法，该方法能够通过使用多模态信息提示LLM来在长视频中进行TSG。具体来说，我们首先将TSG任务及其多模态输入（包括语音和视觉）转换为压缩的任务文本化。此外，为了增强复杂上下文下的时序推理，我们提出了一种边界感知提示策略，其中包含三个方面：i) 我们设计了一种新颖的多尺度去噪思维链(CoT)，以逐步结合全局和局部语义以及噪声过滤，ii) 我们建立有效性原则，能够约束LLM生成遵循特定格式的合理预测，以及 iii) 我们引入单样本上下文学习(ICL)以通过模仿来促进推理，从而增强LLM在TSG任务理解方面的能力。实验证明了我们的Grounding-Prompter方法的先进性能，揭示了使用多模态信息提示LLM进行长视频TSG的优势。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决长视频中的时序语句定位（TSG）问题。现有方法主要针对短视频设计，无法有效处理长视频中复杂的上下文信息和多模态数据（如语音和视觉）。现有方法在长视频场景下，难以进行有效的时序推理和内容理解，导致定位精度下降。

核心思路：论文的核心思路是将TSG任务转化为一个提示学习问题，利用大型语言模型（LLM）强大的语言理解和推理能力。通过将多模态信息（视觉和语音）编码为文本提示，并设计特定的提示策略，引导LLM在长视频中进行时序语句定位。这种方法充分利用了LLM的知识和推理能力，避免了从头训练模型，提高了效率和性能。

技术框架：Grounding-Prompter方法主要包含以下几个阶段：1. 多模态信息编码：将视频的视觉信息和语音信息转化为文本描述。2. 任务文本化：将TSG任务转化为LLM可以理解的文本形式。3. 边界感知提示：设计多尺度去噪思维链（CoT），结合全局和局部语义，逐步过滤噪声；设置有效性原则，约束LLM生成符合特定格式的预测；引入单样本上下文学习（ICL），通过模仿增强LLM的任务理解能力。4. LLM推理：利用LLM进行时序推理，生成最终的定位结果。

关键创新：论文的关键创新在于：1. 多模态信息提示LLM：将多模态信息转化为文本提示，充分利用LLM的语言理解和推理能力。2. 边界感知提示策略：通过多尺度去噪CoT、有效性原则和单样本ICL，增强LLM在复杂上下文中的时序推理能力。3. 任务文本化：将TSG任务转化为LLM可以理解的文本形式，使得LLM可以直接应用于该任务。

关键设计：1. 多尺度去噪CoT：设计多层级的CoT，逐步结合全局和局部语义，并过滤噪声，提高推理的准确性。2. 有效性原则：设置一系列规则，约束LLM生成符合特定格式的预测，避免生成无效或不合理的答案。3. 单样本ICL：选择一个与当前任务相似的示例，作为LLM的参考，引导LLM进行推理。

📊 实验亮点

实验结果表明，Grounding-Prompter方法在长视频时序语句定位任务上取得了state-of-the-art的性能。相较于现有方法，该方法在多个指标上均有显著提升，验证了利用多模态信息提示LLM进行长视频TSG的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能视频分析、视频搜索、视频编辑等领域。例如，可以帮助用户快速定位长视频中感兴趣的片段，提高视频内容检索的效率。未来，该方法可以扩展到其他多模态任务中，例如视频问答、视频摘要等，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Temporal Sentence Grounding (TSG), which aims to localize moments from videos based on the given natural language queries, has attracted widespread attention. Existing works are mainly designed for short videos, failing to handle TSG in long videos, which poses two challenges: i) complicated contexts in long videos require temporal reasoning over longer moment sequences, and ii) multiple modalities including textual speech with rich information require special designs for content understanding in long videos. To tackle these challenges, in this work we propose a Grounding-Prompter method, which is capable of conducting TSG in long videos through prompting LLM with multimodal information. In detail, we first transform the TSG task and its multimodal inputs including speech and visual, into compressed task textualization. Furthermore, to enhance temporal reasoning under complicated contexts, a Boundary-Perceptive Prompting strategy is proposed, which contains three folds: i) we design a novel Multiscale Denoising Chain-of-Thought (CoT) to combine global and local semantics with noise filtering step by step, ii) we set up validity principles capable of constraining LLM to generate reasonable predictions following specific formats, and iii) we introduce one-shot In-Context-Learning (ICL) to boost reasoning through imitation, enhancing LLM in TSG task understanding. Experiments demonstrate the state-of-the-art performance of our Grounding-Prompter method, revealing the benefits of prompting LLM with multimodal information for TSG in long videos.