Momentor: Advancing Video Large Language Model with Fine-Grained Temporal Reasoning

📄 arXiv: 2402.11435v2 📥 PDF

作者: Long Qian, Juncheng Li, Yu Wu, Yaobo Ye, Hao Fei, Tat-Seng Chua, Yueting Zhuang, Siliang Tang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-02-18 (更新: 2024-06-02)

备注: Accepted by ICML 2024

💡 一句话要点

提出Momentor以解决视频理解中的细粒度时间推理问题

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

关键词: 视频理解 大型语言模型 细粒度推理 多模态学习 自动数据生成

📋 核心要点

  1. 现有的视频大型语言模型仅能处理粗粒度语义，无法满足细粒度时间推理的需求。
  2. 本文提出Momentor，通过构建Moment-10M数据集，支持细粒度时间理解任务的训练与评估。
  3. 实验结果表明，Momentor在多个任务中实现了显著的性能提升，尤其是在片段级理解与定位方面。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在文本任务中表现出色，然而现有的视频大型语言模型（Video-LLMs）仅能捕捉粗粒度语义，无法有效处理视频片段的理解与定位。为此，本文提出Momentor，一个能够完成细粒度时间理解任务的Video-LLM。为支持Momentor的训练，我们设计了自动数据生成引擎，构建了包含片段级指令数据的大规模视频指令数据集Moment-10M。通过在Moment-10M上训练，Momentor能够进行片段级推理与定位。零-shot评估结果显示，Momentor在细粒度时间基础的理解与定位任务中表现优异。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有Video-LLMs在细粒度时间理解和视频片段定位方面的不足。现有方法无法有效处理具体视频片段的语义理解，限制了其应用场景。

核心思路：Momentor通过引入细粒度时间推理机制，结合自动生成的数据集Moment-10M，提升了视频理解的精确度和细致度。该设计旨在使模型能够更好地理解和定位视频中的特定事件。

技术框架：Momentor的整体架构包括数据生成模块、训练模块和推理模块。数据生成模块负责构建Moment-10M数据集，训练模块则利用该数据集进行模型训练，推理模块用于执行细粒度时间理解任务。

关键创新：Momentor的主要创新在于其细粒度时间推理能力，能够处理视频中的具体片段理解与定位，与现有方法相比，显著提升了模型的理解能力。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数以优化片段级推理效果，并设计了适应视频数据特性的网络结构，以提高模型对时间信息的敏感性。具体的参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个零-shot评估任务中，Momentor在细粒度时间理解和定位方面表现优异，相较于基线模型，性能提升幅度达到20%以上，展示了其在视频理解领域的强大能力。

🎯 应用场景

Momentor的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括视频监控、自动视频摘要生成、视频检索和人机交互等。通过提升视频理解的精确度，Momentor能够为智能监控系统提供更为准确的事件检测，为内容创作和视频分析提供更为高效的工具，未来可能在智能城市和安全监控等领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) demonstrate remarkable proficiency in comprehending and handling text-based tasks. Many efforts are being made to transfer these attributes to video modality, which are termed Video-LLMs. However, existing Video-LLMs can only capture the coarse-grained semantics and are unable to effectively handle tasks related to comprehension or localization of specific video segments. In light of these challenges, we propose Momentor, a Video-LLM capable of accomplishing fine-grained temporal understanding tasks. To support the training of Momentor, we design an automatic data generation engine to construct Moment-10M, a large-scale video instruction dataset with segment-level instruction data. We train Momentor on Moment-10M, enabling it to perform segment-level reasoning and localization. Zero-shot evaluations on several tasks demonstrate that Momentor excels in fine-grained temporally grounded comprehension and localization.