Video-Teller: Enhancing Cross-Modal Generation with Fusion and Decoupling
作者: Haogeng Liu, Qihang Fan, Tingkai Liu, Linjie Yang, Yunzhe Tao, Huaibo Huang, Ran He, Hongxia Yang
分类: cs.CV
发布日期: 2023-10-08 (更新: 2023-10-11)
💡 一句话要点
提出Video-Teller以提升视频到文本生成的效果
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频到文本生成 多模态融合 细粒度对齐 级联Q-Former 视频理解 自动化描述生成 预训练模型
📋 核心要点
- 现有的视频到文本生成方法在多模态信息融合和对齐方面存在不足，导致生成的描述不够准确和连贯。
- Video-Teller通过引入级联Q-Former和细粒度模态对齐目标，提升了视频和文本之间的融合效果，增强了生成能力。
- 实验结果显示，Video-Teller在MSR-VTT数据集上CIDEr得分提升4%，且仅增加了13%的训练参数，推理无额外成本。
📝 摘要（中文）
本文提出了Video-Teller，一个视频语言基础模型，通过多模态融合和细粒度模态对齐显著增强视频到文本生成任务。Video-Teller利用冻结的预训练视觉和语言模块，提高了训练效率。该模型充分利用大型语言模型的强大语言能力，能够生成简洁和详细的视频描述。为有效整合视觉和听觉信息，Video-Teller基于图像模型BLIP-2，引入了级联Q-Former，融合帧间信息和ASR文本。为了更好地指导视频摘要，提出了细粒度模态对齐目标，使级联Q-Former的输出嵌入与预训练文本自编码器生成的标题/摘要嵌入对齐。实验结果表明，该模型在理解视频和生成连贯准确的语言描述方面表现出色。值得注意的是，细粒度对齐在训练中仅增加了13%的参数，却在MSR-VTT数据集上提升了4%的CIDEr得分，推理时没有额外成本。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决视频到文本生成中的多模态信息融合和对齐问题。现有方法在处理视觉和听觉信息时，往往无法有效整合，导致生成的文本描述不够准确和连贯。
核心思路：论文提出Video-Teller模型，通过级联Q-Former实现视觉与听觉信息的深度融合，并引入细粒度模态对齐目标，以提升生成文本的质量和准确性。这样的设计旨在充分利用预训练模型的能力，同时减少训练成本。
技术框架：Video-Teller的整体架构包括多个模块：首先，使用冻结的预训练视觉和语言模块进行特征提取；其次，通过级联Q-Former融合不同帧和ASR文本的信息；最后，采用细粒度模态对齐目标来优化生成的文本描述。
关键创新：最重要的创新在于细粒度模态对齐目标的引入，使得模型能够更好地对齐视频内容与生成的文本描述。这一方法与现有技术相比，显著提高了生成文本的连贯性和准确性。
关键设计：模型在训练过程中仅增加了13%的参数，且推理阶段没有额外成本。损失函数设计上，细粒度对齐目标与预训练文本自编码器生成的嵌入进行对比，以优化模型的输出质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Video-Teller在MSR-VTT数据集上CIDEr得分提升了4%，显示出其在视频理解和文本生成方面的显著优势。此外，模型在训练中仅增加了13%的参数，推理时没有额外成本，展现了良好的效率和实用性。
🎯 应用场景
Video-Teller在视频理解和生成领域具有广泛的应用潜力，尤其适用于视频摘要、内容推荐和自动化视频描述生成等场景。其高效的训练和推理能力使得该模型在实际应用中具备较高的价值，能够为用户提供更为精准和丰富的视频内容理解。未来，该技术有望推动多模态学习和生成模型的发展，促进更智能的内容处理和交互体验。
📄 摘要（原文）
This paper proposes Video-Teller, a video-language foundation model that leverages multi-modal fusion and fine-grained modality alignment to significantly enhance the video-to-text generation task. Video-Teller boosts the training efficiency by utilizing frozen pretrained vision and language modules. It capitalizes on the robust linguistic capabilities of large language models, enabling the generation of both concise and elaborate video descriptions. To effectively integrate visual and auditory information, Video-Teller builds upon the image-based BLIP-2 model and introduces a cascaded Q-Former which fuses information across frames and ASR texts. To better guide video summarization, we introduce a fine-grained modality alignment objective, where the cascaded Q-Former's output embedding is trained to align with the caption/summary embedding created by a pretrained text auto-encoder. Experimental results demonstrate the efficacy of our proposed video-language foundation model in accurately comprehending videos and generating coherent and precise language descriptions. It is worth noting that the fine-grained alignment enhances the model's capabilities (4% improvement of CIDEr score on MSR-VTT) with only 13% extra parameters in training and zero additional cost in inference.