VidCoM: Fast Video Comprehension through Large Language Models with Multimodal Tools
作者: Ji Qi, Kaixuan Ji, Jifan Yu, Duokang Wang, Bin Xu, Lei Hou, Juanzi Li
分类: cs.CV, cs.CL
发布日期: 2023-10-16 (更新: 2024-04-27)
💡 一句话要点
提出VidCoM以解决视频理解与用户指令响应问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 长视频理解 多模态工具 大型语言模型 视频事件识别 智能推理
📋 核心要点
- 现有方法在视频理解和用户指令响应方面存在训练效率低下的问题，尤其是在处理大量稀疏视频时。
- 本文提出VidCoM框架，结合大型语言模型和轻量级视觉工具，专注于相关视频事件以提高响应能力。
- 实验结果显示，VidCoM在两个视频理解任务上超越了Flamingo-80B等预训练模型，展现出显著的性能提升。
📝 摘要（中文）
构建能够理解视频并响应特定用户指令的模型是一项实用且具有挑战性的任务，因为它需要掌握视觉理解和知识推理。与语言和图像模态相比，训练效率仍然是一个严重问题，现有研究通常在大量稀疏视频与简短描述的配对上进行训练。本文提出了VidCoM，一个快速自适应框架，利用大型语言模型（LLMs）通过轻量级视觉工具推理视频。我们揭示了响应特定指令的关键在于关注相关视频事件，并利用结构化场景图生成和描述性图像字幕生成两个视觉工具来收集和表示事件信息。为了解决LLMs识别视频事件的困难，我们进一步提出了一种面向指令的视频事件识别（InsOVER）算法。该算法通过高效的匈牙利匹配定位相应的视频事件，从而使LLMs能够有效地与扩展视频进行交互。大量实验表明，所提出的无调优框架在两个典型视频理解任务上超越了包括Flamingo-80B在内的预训练模型，达到了最先进的性能。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决视频理解与用户指令响应的挑战，现有方法在处理稀疏视频与简短描述时效率低下，导致模型无法有效识别和响应视频事件。
核心思路：VidCoM框架的核心思想是利用大型语言模型（LLMs）与轻量级视觉工具相结合，专注于提取和表示视频中的相关事件信息，从而提高模型的响应能力。
技术框架：该框架包括两个主要模块：结构化场景图生成和描述性图像字幕生成，前者用于捕捉视频事件的结构信息，后者用于生成对事件的描述。同时，结合InsOVER算法，通过匈牙利匹配定位视频事件。
关键创新：最重要的创新在于提出了InsOVER算法，使得LLMs能够高效识别视频事件，解决了传统方法在视频理解中的局限性。
关键设计：在设计中，采用了高效的匈牙利匹配算法来关联语言指令与视频事件，确保了模型在处理复杂视频时的准确性和效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，VidCoM在两个视频理解任务上表现出色，超越了Flamingo-80B等多个预训练模型，达到了最先进的性能，具体提升幅度未知，显示了该框架在视频理解领域的强大能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能视频监控、自动视频摘要生成和人机交互等。通过提高视频理解的效率和准确性，VidCoM能够在教育、娱乐和安全等多个行业中发挥重要作用，未来可能推动更智能的多模态交互系统的发展。
📄 摘要（原文）
Building models that comprehends videos and responds specific user instructions is a practical and challenging topic, as it requires mastery of both vision understanding and knowledge reasoning. Compared to language and image modalities, training efficiency remains a serious problem as existing studies train models on massive sparse videos paired with brief descriptions. In this paper, we introduce \textbf{VidCoM}, a fast adaptive framework that leverages Large Language Models (LLMs) to reason about videos using lightweight visual tools. Specifically, we reveal that the key to responding to specific instructions is focusing on relevant video events, and utilize two visual tools, structured scene graph generation and descriptive image caption generation, to gather and represent the event information. Thus, a LLM enriched with world knowledge is adopted as the reasoning agent to achieve the responses by performing multiple reasoning steps on specific video events. To address the difficulty of LLMs identifying video events, we further propose an Instruction-oriented Video Events Recognition (InsOVER) algorithm. This algorithm locates the corresponding video events based on an efficient Hungarian matching between decompositions of linguistic instructions and video events, thereby enabling LLMs to interact effectively with extended videos. Extensive experiments on two typical video comprehension tasks show that the proposed tuning-free framework outperforms the pre-trained models including Flamingo-80B, to achieve the state-of-the-art performance. Our source code and system will be publicly available.