ST-LLM: Large Language Models Are Effective Temporal Learners

📄 arXiv: 2404.00308v1 📥 PDF

作者: Ruyang Liu, Chen Li, Haoran Tang, Yixiao Ge, Ying Shan, Ge Li

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-30

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ST-LLM以解决视频理解中的时空建模问题

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

关键词: 视频理解 时空建模 大型语言模型 动态掩蔽 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有的视频理解方法在时空建模方面存在不足，难以有效处理长视频序列。
  2. 本文提出ST-LLM，通过将时空标记直接输入LLM，简化视频序列建模过程，提升理解能力。
  3. 实验结果显示，ST-LLM在多个基准测试中取得了显著的性能提升，建立了新的最先进结果。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在文本理解和生成方面展现了令人印象深刻的能力，促使研究者探索视频LLMs以增强人机交互。然而，如何有效编码和理解视频在基于视频的对话系统中仍然是一个未解决的问题。本文探讨了一个简单但未被充分研究的问题：能否将所有时空标记输入LLM，从而将视频序列建模的任务委托给LLM？令人惊讶的是，这种简单的方法在视频理解上取得了显著的提升。基于此，我们提出了ST-LLM，一个有效的视频LLM基线，具备时空序列建模能力。此外，为了解决未压缩视频标记在LLM中引入的开销和稳定性问题，我们开发了一种动态掩蔽策略，并设计了全球-局部输入模块以平衡效率和有效性。实验结果证明了我们方法的有效性，ST-LLM在VideoChatGPT-Bench和MVBench上建立了新的最先进结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视频理解中的时空建模问题，现有方法在处理长视频序列时效率低下，难以充分利用LLM的能力。

核心思路：通过将所有时空标记直接输入LLM，ST-LLM将视频序列建模的任务交给LLM，从而简化了建模过程并提高了理解效果。

技术框架：ST-LLM的整体架构包括时空序列输入模块、动态掩蔽策略和全球-局部输入模块，旨在提升效率和稳定性。

关键创新：ST-LLM的核心创新在于将时空标记直接输入LLM，并通过动态掩蔽策略解决了未压缩视频标记带来的开销和稳定性问题，这与传统方法形成了鲜明对比。

关键设计：在设计中，采用了动态掩蔽策略以优化输入效率，并引入全球-局部输入模块以处理长视频，确保模型在效率和效果之间的平衡。具体的损失函数和训练目标也经过精心设计，以适应时空建模的需求。

📊 实验亮点

ST-LLM在VideoChatGPT-Bench和MVBench上取得了新的最先进结果，性能显著提升，具体提升幅度未知。实验结果表明，ST-LLM在处理长视频时的效率和稳定性得到了有效保障。

🎯 应用场景

ST-LLM在视频理解领域具有广泛的应用潜力，能够用于视频对话系统、视频内容分析和人机交互等场景。其高效的时空建模能力将推动相关技术的发展，并为未来的多模态学习提供新的思路。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have showcased impressive capabilities in text comprehension and generation, prompting research efforts towards video LLMs to facilitate human-AI interaction at the video level. However, how to effectively encode and understand videos in video-based dialogue systems remains to be solved. In this paper, we investigate a straightforward yet unexplored question: Can we feed all spatial-temporal tokens into the LLM, thus delegating the task of video sequence modeling to the LLMs? Surprisingly, this simple approach yields significant improvements in video understanding. Based upon this, we propose ST-LLM, an effective video-LLM baseline with Spatial-Temporal sequence modeling inside LLM. Furthermore, to address the overhead and stability issues introduced by uncompressed video tokens within LLMs, we develop a dynamic masking strategy with tailor-made training objectives. For particularly long videos, we have also designed a global-local input module to balance efficiency and effectiveness. Consequently, we harness LLM for proficient spatial-temporal modeling, while upholding efficiency and stability. Extensive experimental results attest to the effectiveness of our method. Through a more concise model and training pipeline, ST-LLM establishes a new state-of-the-art result on VideoChatGPT-Bench and MVBench. Codes have been available at https://github.com/TencentARC/ST-LLM.