LVCHAT: Facilitating Long Video Comprehension

📄 arXiv: 2402.12079v1 📥 PDF

作者: Yu Wang, Zeyuan Zhang, Julian McAuley, Zexue He

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2024-02-19

备注: 17 pages; 8 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出LVChat以解决长视频理解中的过度压缩问题

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

关键词: 长视频理解 多模态学习 帧可扩展编码 交错帧编码 视频问答 视频字幕生成 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理长视频时面临过度压缩的问题，导致视频信息丢失，影响理解效果。
  2. 本文提出了LVChat，通过帧可扩展编码和交错帧编码，动态调整视频嵌入数量，确保长视频信息完整性。
  3. 实验结果显示，LVChat在长视频问答和字幕生成任务中，准确率提升高达27%，显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

使大型语言模型（LLMs）能够理解视频是多模态LLMs的重要任务。现有研究在短视频上取得了一定进展，但长视频（例如超过1分钟）的理解仍然面临挑战。主要问题在于视频的过度压缩，即编码后的视频表示不足以代表整个视频。为了解决这一问题，本文提出了长视频聊天（LVChat），引入了帧可扩展编码（FSE），动态调整嵌入数量以适应视频时长，确保长视频不会被过度压缩。此外，针对训练时未见过的长视频，提出了交错帧编码（IFE），通过重复位置嵌入和交错多个视频组来处理长视频输入，避免因视频过长导致的性能下降。实验结果表明，LVChat在长视频问答数据集和长视频字幕基准测试中，准确率显著提高，最高提升达27%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决长视频理解中的过度压缩问题，现有方法在处理长视频时，往往无法有效保留视频的全部信息，导致理解效果不佳。

核心思路：LVChat的核心思路是通过帧可扩展编码（FSE）和交错帧编码（IFE）来动态调整视频嵌入的数量，确保长视频的信息不会因压缩而丢失。FSE根据视频时长调整嵌入数量，而IFE则通过交错多个视频组来处理超长视频。

技术框架：LVChat的整体架构包括两个主要模块：帧可扩展编码（FSE）和交错帧编码（IFE）。FSE负责根据视频时长动态生成嵌入，而IFE则处理长视频输入，确保模型能够有效理解超长视频。

关键创新：本文的关键创新在于引入了FSE和IFE两种编码方式，FSE能够根据视频时长灵活调整嵌入数量，而IFE则通过交错处理多个视频组，避免了传统方法在处理长视频时的性能下降。

关键设计：在设计中，FSE通过动态计算嵌入数量来适应视频长度，IFE则通过重复位置嵌入和交错多个视频组来增强长视频的表示能力。具体参数设置和损失函数的设计在实验中经过优化，以提升模型的整体性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LVChat在长视频问答数据集和长视频字幕生成基准测试中，准确率提升高达27%。与现有方法相比，LVChat在处理长视频时表现出显著的性能优势，验证了其在长视频理解中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频问答、视频摘要生成和多模态内容理解等。通过提高长视频的理解能力，LVChat可以在教育、娱乐和信息检索等多个领域发挥重要作用，帮助用户更好地获取和理解视频信息。未来，随着多模态模型的进一步发展，LVChat的技术也可能被应用于更广泛的场景，推动人机交互的进步。

📄 摘要（原文）

Enabling large language models (LLMs) to read videos is vital for multimodal LLMs. Existing works show promise on short videos whereas long video (longer than e.g.~1 minute) comprehension remains challenging. The major problem lies in the over-compression of videos, i.e., the encoded video representations are not enough to represent the whole video. To address this issue, we propose Long Video Chat (LVChat), where Frame-Scalable Encoding (FSE) is introduced to dynamically adjust the number of embeddings in alignment with the duration of the video to ensure long videos are not overly compressed into a few embeddings. To deal with long videos whose length is beyond videos seen during training, we propose Interleaved Frame Encoding (IFE), repeating positional embedding and interleaving multiple groups of videos to enable long video input, avoiding performance degradation due to overly long videos. Experimental results show that LVChat significantly outperforms existing methods by up to 27\% in accuracy on long-video QA datasets and long-video captioning benchmarks. Our code is published at https://github.com/wangyu-ustc/LVChat.