VidLA: Video-Language Alignment at Scale

📄 arXiv: 2403.14870v1 📥 PDF

作者: Mamshad Nayeem Rizve, Fan Fei, Jayakrishnan Unnikrishnan, Son Tran, Benjamin Z. Yao, Belinda Zeng, Mubarak Shah, Trishul Chilimbi

分类: cs.CV, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-03-21

备注: Accepted to CVPR 2024

💡 一句话要点

提出VidLA以解决视频语言对齐的规模化问题

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

关键词: 视频语言对齐 多模态学习 长视频理解 数据令牌 双塔架构 预训练模型 视觉基础

📋 核心要点

  1. 现有视频语言对齐方法未能有效捕捉短期和长期时间依赖，且架构复杂，难以与预训练模型集成。
  2. VidLA采用简单的双塔架构，利用不同时间分辨率的数据令牌，保持网络结构的简洁性。
  3. 实验证明，VidLA在多个检索基准上超越了现有方法，尤其在长视频处理上表现突出。

📝 摘要（中文）

本文提出了VidLA，一种用于大规模视频语言对齐的方法。现有的视频语言对齐方法存在两个主要局限性：一是未能有效捕捉短期和长期的时间依赖关系，且通常采用复杂的层次深度网络架构，难以与现有的预训练图像-文本基础模型集成；二是缺乏语义对齐的大规模训练数据。为了解决这些问题，VidLA采用简单的双塔架构，并利用最近的LLMs来策划出迄今为止最大的具有更好视觉基础的数据集。实验证明，VidLA在多个检索基准上超越了现有的最先进方法，尤其是在较长视频上表现优异。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视频语言对齐中的短期和长期时间依赖捕捉不足的问题，同时克服现有方法架构复杂、难以与预训练模型集成的痛点。

核心思路：VidLA通过采用简单的双塔架构和不同时间分辨率的数据令牌，保持网络结构的简洁性，能够有效捕捉视频的时间层次特性。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：视频编码器和语言编码器。视频编码器使用不同时间分辨率的数据令牌，语言编码器则与预训练的图像-文本模型结合，进行视频与语言的对齐。

关键创新：VidLA的核心创新在于其双塔架构和多时间分辨率的数据令牌设计，使得模型能够更好地处理视频的时间层次特性，与现有方法相比，显著简化了网络结构。

关键设计：在参数设置上，VidLA采用了适应性损失函数，确保模型在不同时间尺度上都能有效学习，同时在网络结构上，使用了层次化的时间令牌设计，以增强对视频内容的理解。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个检索基准上，VidLA的表现超越了现有的最先进方法，尤其在处理较长视频时，性能提升显著。具体来说，VidLA在长视频检索任务中相较于基线方法提升了XX%，展示了其在视频语言对齐领域的强大能力。

🎯 应用场景

VidLA的研究成果在多模态学习、视频理解和自然语言处理等领域具有广泛的应用潜力。其方法可以被用于视频检索、视频内容分析以及多模态交互系统，推动相关技术的发展与应用。未来，VidLA有望在更复杂的多模态任务中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

In this paper, we propose VidLA, an approach for video-language alignment at scale. There are two major limitations of previous video-language alignment approaches. First, they do not capture both short-range and long-range temporal dependencies and typically employ complex hierarchical deep network architectures that are hard to integrate with existing pretrained image-text foundation models. To effectively address this limitation, we instead keep the network architecture simple and use a set of data tokens that operate at different temporal resolutions in a hierarchical manner, accounting for the temporally hierarchical nature of videos. By employing a simple two-tower architecture, we are able to initialize our video-language model with pretrained image-text foundation models, thereby boosting the final performance. Second, existing video-language alignment works struggle due to the lack of semantically aligned large-scale training data. To overcome it, we leverage recent LLMs to curate the largest video-language dataset to date with better visual grounding. Furthermore, unlike existing video-text datasets which only contain short clips, our dataset is enriched with video clips of varying durations to aid our temporally hierarchical data tokens in extracting better representations at varying temporal scales. Overall, empirical results show that our proposed approach surpasses state-of-the-art methods on multiple retrieval benchmarks, especially on longer videos, and performs competitively on classification benchmarks.