An Image Grid Can Be Worth a Video: Zero-shot Video Question Answering Using a VLM

📄 arXiv: 2403.18406v1 📥 PDF

作者: Wonkyun Kim, Changin Choi, Wonseok Lee, Wonjong Rhee

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-03-27

备注: Our code is available at https://github.com/imagegridworth/IG-VLM

💡 一句话要点

提出图像网格方法以解决零-shot视频问答问题

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

关键词: 视频问答 视觉语言模型 图像网格 多模态学习 零-shot学习 时间信息 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的视频语言模型（VideoLMs）在处理视频数据时需要复杂的训练，限制了其应用的灵活性。
  2. 本文提出通过将视频转换为图像网格的方式，利用单一的视觉语言模型（VLM）进行视频理解，简化了处理流程。
  3. 在十个零-shot视频问答基准测试中，IG-VLM在九个基准中超越了现有方法，显示出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

受到近期大型语言模型（LLMs）复杂推理能力的启发，研究者们提出了多种策略来连接视频模态。本文提出了一种新颖的策略，仅利用单一的视觉语言模型（VLM），通过将视频转换为图像网格，保留时间信息，从而实现视频理解。实验结果表明，所提出的图像网格视觉语言模型（IG-VLM）在十个零-shot视频问答基准中表现优异，超过了现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视频问答方法在处理视频数据时的复杂性和训练需求，现有方法往往依赖于多模态模型的复杂训练流程。

核心思路：通过将视频转换为图像网格，保留时间信息，利用单一的视觉语言模型（VLM）进行视频理解，简化了视频处理的复杂性。

技术框架：整体架构包括将视频帧排列成网格，形成一个复合图像，然后利用高性能的视觉语言模型进行问答推理。主要模块包括视频帧提取、图像网格生成和问答推理。

关键创新：最重要的技术创新在于仅使用单一的视觉语言模型（VLM）进行视频理解，而不是依赖于多个模型的复杂组合，这一设计显著降低了训练和推理的复杂性。

关键设计：在图像网格的生成过程中，保持了时间信息的完整性，确保了模型在处理时能够有效利用空间和时间特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在十个零-shot视频问答基准测试中，IG-VLM在九个基准中表现优异，显示出相较于现有方法的显著性能提升，尤其在开放式问答和多项选择问答任务中均取得了领先的结果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频内容检索、智能监控和教育等场景，能够为用户提供更高效的视频理解和问答服务。未来，该方法可能推动多模态学习的进一步发展，提升人机交互的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Stimulated by the sophisticated reasoning capabilities of recent Large Language Models (LLMs), a variety of strategies for bridging video modality have been devised. A prominent strategy involves Video Language Models (VideoLMs), which train a learnable interface with video data to connect advanced vision encoders with LLMs. Recently, an alternative strategy has surfaced, employing readily available foundation models, such as VideoLMs and LLMs, across multiple stages for modality bridging. In this study, we introduce a simple yet novel strategy where only a single Vision Language Model (VLM) is utilized. Our starting point is the plain insight that a video comprises a series of images, or frames, interwoven with temporal information. The essence of video comprehension lies in adeptly managing the temporal aspects along with the spatial details of each frame. Initially, we transform a video into a single composite image by arranging multiple frames in a grid layout. The resulting single image is termed as an image grid. This format, while maintaining the appearance of a solitary image, effectively retains temporal information within the grid structure. Therefore, the image grid approach enables direct application of a single high-performance VLM without necessitating any video-data training. Our extensive experimental analysis across ten zero-shot video question answering benchmarks, including five open-ended and five multiple-choice benchmarks, reveals that the proposed Image Grid Vision Language Model (IG-VLM) surpasses the existing methods in nine out of ten benchmarks.