Generating Event-oriented Attribution for Movies via Two-Stage Prefix-Enhanced Multimodal LLM
作者: Yuanjie Lyu, Tong Xu, Zihan Niu, Bo Peng, Jing Ke, Enhong Chen
分类: cs.CL
发布日期: 2024-09-14
💡 一句话要点
提出双阶段前缀增强多模态LLM，用于生成电影事件导向的属性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 事件属性分析 长视频理解 大型语言模型 前缀学习
📋 核心要点
- 现有方法在电影事件理解方面主要集中于片段级别的字幕生成，缺乏对事件因果关系的深入分析。
- 论文提出双阶段前缀增强多模态LLM（TSPE），通过局部和全局阶段分别关注片段内和事件间的关联。
- 实验结果表明，该框架在两个真实世界数据集上优于现有最先进的方法，实现了更准确的事件属性分析。
📝 摘要（中文）
社交媒体平台的繁荣对语义丰富的服务提出了迫切需求，例如事件和故事情节的属性分析。然而，现有研究主要集中在片段级别的事件理解，通常通过基本的字幕生成任务实现，而没有分析整个电影中事件的原因。这是一个巨大的挑战，因为即使是先进的多模态大型语言模型（MLLM）也难以处理大量的多模态信息，原因是上下文长度有限。为了解决这个问题，我们提出了一种双阶段前缀增强MLLM（TSPE）方法，用于事件属性分析，即连接相关的事件及其因果语义，应用于电影视频。在局部阶段，我们引入了一个交互感知前缀，引导模型关注单个片段内的相关多模态信息，简要概括单个事件。相应地，在全局阶段，我们使用推理知识图谱来加强相关事件之间的联系，并设计一个事件感知前缀，引导模型关注相关事件，而不是所有先前的片段，从而实现准确的事件属性分析。对两个真实世界数据集的全面评估表明，我们的框架优于最先进的方法。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在电影事件理解方面，主要集中于clip级别的事件理解，通常通过基础的caption任务实现。这些方法忽略了电影中事件之间的因果关系，无法进行事件属性分析。即使是先进的多模态大语言模型(MLLM)，由于上下文长度的限制，也难以处理电影中大量的多模态信息，从而无法准确地推断事件之间的关联。
核心思路：论文的核心思路是利用双阶段的前缀增强方法，分别在局部和全局层面上引导MLLM关注关键信息。局部阶段关注单个clip内的多模态信息，提取事件概要；全局阶段则利用推理知识图谱，加强事件之间的联系，并引导模型关注相关事件，从而实现准确的事件属性分析。这种分而治之的策略，有效地缓解了MLLM处理长上下文多模态信息的困难。
技术框架：TSPE框架包含两个主要阶段：局部阶段和全局阶段。在局部阶段，模型接收单个clip的多模态输入（视频帧、音频等），并利用交互感知前缀引导模型关注相关信息，生成事件概要。在全局阶段，模型接收局部阶段生成的事件概要序列，并结合推理知识图谱，利用事件感知前缀引导模型关注相关事件，最终生成事件属性分析结果。
关键创新：该方法的核心创新在于双阶段前缀增强机制。交互感知前缀能够引导模型在局部阶段关注单个clip内的关键多模态信息，而事件感知前缀则能够引导模型在全局阶段关注相关事件，从而避免模型被无关信息干扰。此外，利用推理知识图谱加强事件之间的联系，也提高了事件属性分析的准确性。
关键设计：交互感知前缀的设计旨在捕捉clip内不同模态之间的交互信息，例如，通过注意力机制学习不同模态之间的权重。事件感知前缀的设计则旨在引导模型关注与当前事件相关的历史事件，例如，通过知识图谱嵌入表示事件之间的关系。损失函数的设计可能包括事件概要生成的损失和事件属性分析的损失，并可能采用对比学习等方法来提高模型的鲁棒性。具体的网络结构细节和参数设置在论文中应该有更详细的描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在两个真实世界数据集上进行了实验，结果表明TSPE框架优于现有最先进的方法。具体的性能提升数据（例如，准确率、召回率等）需要在论文中查找（未知）。实验结果验证了双阶段前缀增强机制的有效性，以及推理知识图谱对事件属性分析的贡献。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能视频分析、电影内容理解、社交媒体内容推荐等领域。通过自动生成电影事件的属性，可以帮助用户更好地理解电影情节，提高观影体验。此外，该技术还可以用于自动生成电影摘要、情节分析报告等，为电影制作和发行提供支持。未来，该技术有望扩展到其他类型的长视频内容分析，例如电视剧、纪录片等。
📄 摘要（原文）
The prosperity of social media platforms has raised the urgent demand for semantic-rich services, e.g., event and storyline attribution. However, most existing research focuses on clip-level event understanding, primarily through basic captioning tasks, without analyzing the causes of events across an entire movie. This is a significant challenge, as even advanced multimodal large language models (MLLMs) struggle with extensive multimodal information due to limited context length. To address this issue, we propose a Two-Stage Prefix-Enhanced MLLM (TSPE) approach for event attribution, i.e., connecting associated events with their causal semantics, in movie videos. In the local stage, we introduce an interaction-aware prefix that guides the model to focus on the relevant multimodal information within a single clip, briefly summarizing the single event. Correspondingly, in the global stage, we strengthen the connections between associated events using an inferential knowledge graph, and design an event-aware prefix that directs the model to focus on associated events rather than all preceding clips, resulting in accurate event attribution. Comprehensive evaluations of two real-world datasets demonstrate that our framework outperforms state-of-the-art methods.