Fine-grained Audio-Visual Joint Representations for Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2310.05863v2 📥 PDF

作者: Guangzhi Sun, Wenyi Yu, Changli Tang, Xianzhao Chen, Tian Tan, Wei Li, Lu Lu, Zejun Ma, Chao Zhang

分类: eess.AS, cs.AI, cs.CV, cs.SD

发布日期: 2023-10-09 (更新: 2023-10-10)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出细粒度音视频联合表示以提升多模态大语言模型性能

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

关键词: 细粒度表示 音视频融合 多模态大语言模型 因果推理 视频理解 音频处理 跨模态任务 评估基准

📋 核心要点

  1. 现有的音视频大语言模型在细粒度信息融合方面存在不足，难以有效理解复杂视频内容。
  2. 本文提出的FAVOR框架通过因果Q-Former结构，实现音频与视觉特征流的有效融合，提升了模型的理解能力。
  3. FAVOR在音频、语音和图像任务上表现出竞争力，并在视频问答任务中实现了超过20%的准确率提升。

📝 摘要（中文）

音视频大语言模型（LLM）引起了广泛关注，但对两种输入流的细粒度结合研究较少，这对LLM理解一般视频输入至关重要。为此，本文提出了一种细粒度音视频联合表示（FAVOR）学习框架，扩展了文本基础的LLM，使其能够在帧级别同时感知音频输入流中的语音和音频事件，以及视觉输入流中的图像或视频。我们提出了一种因果Q-Former结构，结合因果注意力模块，以增强音视频帧随时间的因果关系捕捉。此外，本文还提出了音视频评估基准（AVEB），包含六个单模态任务和五个跨模态任务，反映音视频共同推理能力。FAVOR在视频问答任务中实现了超过20%的准确率提升，展现了卓越的视频理解和推理能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决音视频大语言模型在细粒度信息融合方面的不足，现有方法难以有效理解复杂视频输入，导致推理能力受限。

核心思路：提出FAVOR框架，通过因果Q-Former结构和因果注意力模块，增强音视频帧之间的因果关系捕捉，从而实现音频与视觉特征的有效融合。

技术框架：整体架构包括音频和视觉特征提取模块、因果Q-Former结构、联合表示生成模块以及与LLM输入嵌入空间对齐的模块。

关键创新：FAVOR的核心创新在于引入因果注意力机制，使得模型能够在时间维度上捕捉音视频帧的因果关系，这一设计显著提升了模型的推理能力。

关键设计：在参数设置上，采用了适应性学习率和特定的损失函数以优化联合表示的生成，网络结构上则结合了多层因果注意力机制，确保音视频信息的有效融合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FAVOR在音频、语音和图像任务上表现出竞争力，并在视频问答任务中实现了超过20%的准确率提升，展现了其在细粒度信息处理和时间因果推理方面的显著优势。该模型在音视频共同推理能力上超越了现有的多模态大语言模型。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能监控、自动视频摘要、语音助手等，能够提升多模态系统在复杂场景下的理解和推理能力。未来，FAVOR框架有望推动多模态大语言模型在更多实际应用中的落地，提升人机交互的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Audio-visual large language models (LLM) have drawn significant attention, yet the fine-grained combination of both input streams is rather under-explored, which is challenging but necessary for LLMs to understand general video inputs. To this end, a fine-grained audio-visual joint representation (FAVOR) learning framework for multimodal LLMs is proposed in this paper, which extends a text-based LLM to simultaneously perceive speech and audio events in the audio input stream and images or videos in the visual input stream, at the frame level. To fuse the audio and visual feature streams into joint representations and to align the joint space with the LLM input embedding space, we propose a causal Q-Former structure with a causal attention module to enhance the capture of causal relations of the audio-visual frames across time. An audio-visual evaluation benchmark (AVEB) is also proposed which comprises six representative single-modal tasks with five cross-modal tasks reflecting audio-visual co-reasoning abilities. While achieving competitive single-modal performance on audio, speech and image tasks in AVEB, FAVOR achieved over 20% accuracy improvements on the video question-answering task when fine-grained information or temporal causal reasoning is required. FAVOR, in addition, demonstrated remarkable video comprehension and reasoning abilities on tasks that are unprecedented by other multimodal LLMs. An interactive demo of FAVOR is available at https://github.com/BriansIDP/AudioVisualLLM.git, and the training code and model checkpoints will be released soon.