Minimal Clips, Maximum Salience: Long Video Summarization via Key Moment Extraction
作者: Galann Pennec, Zhengyuan Liu, Nicholas Asher, Philippe Muller, Nancy F. Chen
分类: cs.CL, cs.CV
发布日期: 2025-12-12 (更新: 2026-01-08)
💡 一句话要点
提出基于关键时刻提取的长视频摘要方法，提升视觉信息利用率
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 长视频摘要 关键时刻提取 视觉-语言模型 多模态摘要 轻量级模型 大型语言模型 视频字幕 视频理解
📋 核心要点
- 现有VLM在处理长视频时容易丢失关键视觉信息，且缺乏高效的长视频分析工具。
- 该方法通过轻量级视频字幕模型提取关键片段的视觉描述，并利用LLM选择最相关的片段生成摘要。
- 实验表明，该方法在MovieSum数据集上取得了接近参考片段的摘要性能，同时计算成本较低。
📝 摘要（中文）
视觉-语言模型(VLMs)处理长视频的能力日益增强，但重要的视觉信息容易在整个上下文中丢失，从而被VLMs忽略。同时，设计能够经济高效地分析长视频内容的工具至关重要。本文提出了一种剪辑片段选择方法，旨在选择包含关键视频时刻的片段，将其纳入多模态摘要中。我们将视频分割成短片段，并使用轻量级视频字幕模型为每个片段生成简洁的视觉描述。然后，将这些描述传递给大型语言模型(LLM)，LLM选择包含最相关的视觉信息的K个片段以生成多模态摘要。我们在MovieSum数据集中，使用从完整的人工标注剧本和摘要中自动导出的参考片段评估了我们的方法。我们进一步表明，这些参考片段（不到电影的6%）足以构建MovieSum电影的完整多模态摘要。使用我们的片段选择方法，我们实现了接近这些参考片段的摘要性能，同时捕获了比随机片段选择更多的相关视频信息。重要的是，我们通过依赖轻量级字幕模型来保持较低的计算成本。
🔬 方法详解
问题定义：长视频摘要旨在从冗长的视频中提取最具代表性的内容，生成简洁的概括。现有方法在处理长视频时，视觉信息容易丢失，且计算成本较高，难以经济高效地分析长视频内容。因此，如何有效地选择包含关键信息的视频片段，并生成高质量的摘要是一个挑战。
核心思路：该论文的核心思路是首先将长视频分割成短片段，然后利用轻量级的视频字幕模型提取每个片段的视觉描述，最后使用大型语言模型（LLM）根据这些描述选择包含最相关视觉信息的片段，从而生成多模态摘要。这种方法旨在通过选择关键时刻来减少信息损失，并通过轻量级模型降低计算成本。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1. 视频分割：将长视频分割成多个短片段。2. 视觉描述生成：使用轻量级视频字幕模型为每个片段生成简洁的视觉描述。3. 片段选择：将视觉描述传递给大型语言模型（LLM），LLM根据描述选择包含最相关视觉信息的K个片段。4. 摘要生成：将选定的片段组合成多模态摘要。
关键创新：该方法的关键创新在于结合了轻量级视频字幕模型和大型语言模型（LLM），利用轻量级模型提取视觉特征，降低计算成本，同时利用LLM的强大语义理解能力选择关键片段。与传统的随机选择片段的方法相比，该方法能够更有效地捕获视频中的关键信息。
关键设计：论文中使用了轻量级的视频字幕模型来提取视觉描述，具体模型结构和参数设置未知。LLM的选择和配置也未明确说明。片段选择的标准是基于LLM对视觉描述的理解，选择包含最相关视觉信息的片段。损失函数和网络结构等技术细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在MovieSum数据集上进行了评估，结果表明，使用该方法选择的片段能够实现接近参考片段的摘要性能，同时捕获了比随机片段选择更多的相关视频信息。该方法能够在保持较低计算成本的同时，有效地提取长视频的关键信息，生成高质量的摘要。具体的性能数据和提升幅度未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于视频监控、新闻摘要、电影预告片生成、教育视频内容提取等领域。通过自动提取长视频的关键信息，可以帮助用户快速了解视频内容，节省时间和精力。未来，该技术有望进一步提升视频内容理解和生成的能力，为用户提供更智能化的视频服务。
📄 摘要（原文）
Vision-Language Models (VLMs) are able to process increasingly longer videos. Yet, important visual information is easily lost throughout the entire context and missed by VLMs. Also, it is important to design tools that enable cost-effective analysis of lengthy video content. In this paper, we propose a clip selection method that targets key video moments to be included in a multimodal summary. We divide the video into short clips and generate compact visual descriptions of each using a lightweight video captioning model. These are then passed to a large language model (LLM), which selects the K clips containing the most relevant visual information for a multimodal summary. We evaluate our approach on reference clips for the task, automatically derived from full human-annotated screenplays and summaries in the MovieSum dataset. We further show that these reference clips (less than 6% of the movie) are sufficient to build a complete multimodal summary of the movies in MovieSum. Using our clip selection method, we achieve a summarization performance close to that of these reference clips while capturing substantially more relevant video information than random clip selection. Importantly, we maintain low computational cost by relying on a lightweight captioning model.