LongVLM: Efficient Long Video Understanding via Large Language Models

📄 arXiv: 2404.03384v3 📥 PDF

作者: Yuetian Weng, Mingfei Han, Haoyu He, Xiaojun Chang, Bohan Zhuang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-04 (更新: 2024-07-20)

备注: Accepted by ECCV 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出LongVLM以解决长视频理解中的局部信息缺失问题

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

关键词: 长视频理解 视频问答 多模态学习 局部特征编码 全局语义整合

📋 核心要点

  1. 现有的VideoLLMs在处理长视频时，常常忽略局部信息，导致对视频内容的理解不够详细。
  2. LongVLM通过将长视频分解为多个短期片段，并对每个片段进行局部特征编码，从而提升理解能力。
  3. 在VideoChatGPT基准和零样本视频问答数据集上，LongVLM的表现优于现有方法，展现出更强的理解能力。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的发展，基于视频的LLMs（VideoLLMs）在视频理解任务中取得了显著进展。然而，现有的VideoLLMs在处理长视频时，往往忽视了局部信息，导致对视频内容的详细理解不足。为了解决这一问题，本文提出了LongVLM模型，通过将长视频分解为多个短期片段，并利用层次化的标记合并模块对每个片段的局部特征进行编码，从而保持故事线的连贯性。此外，模型还将全局语义整合到每个局部特征中，以增强上下文理解。实验结果表明，LongVLM在VideoChatGPT基准和零样本视频问答数据集上优于现有的最先进方法，能够生成更为精准的长视频理解响应。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决长视频理解中局部信息缺失的问题。现有的VideoLLMs在处理长视频时，往往通过池化或查询聚合来编码视频表示，导致对局部细节的忽视。

核心思路：LongVLM的核心思路是将长视频分解为多个短期片段，并通过层次化的标记合并模块对每个片段进行局部特征编码。这样可以有效捕捉视频中的关键事件和复杂动作，同时保持故事线的连贯性。

技术框架：LongVLM的整体架构包括视频分段、局部特征编码和全局语义整合三个主要模块。首先，将长视频分解为多个短期片段；其次，利用层次化模块对每个片段进行特征提取；最后，将全局语义信息整合到局部特征中。

关键创新：LongVLM的关键创新在于其层次化的标记合并模块，能够有效地编码局部和全局信息。这一设计使得模型在理解长视频时，能够同时关注局部细节和整体语境，显著提升了理解能力。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的参数设置和损失函数，以优化局部特征的提取和全局语义的整合。此外，网络结构经过精心设计，以确保信息在短期片段之间的有效传递。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

在VideoChatGPT基准和零样本视频问答数据集上的实验结果显示，LongVLM在长视频理解任务中表现优异，相较于最先进的方法，提升幅度达到XX%（具体数据未知），并且生成的响应更加精准，展示了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

LongVLM在长视频理解领域具有广泛的应用潜力，尤其适用于视频问答、视频摘要生成和内容推荐等任务。其能够更好地捕捉视频中的关键事件和上下文信息，为用户提供更精准的内容理解和交互体验。未来，该模型有望推动多模态学习和视频分析技术的发展。

📄 摘要（原文）

Empowered by Large Language Models (LLMs), recent advancements in Video-based LLMs (VideoLLMs) have driven progress in various video understanding tasks. These models encode video representations through pooling or query aggregation over a vast number of visual tokens, making computational and memory costs affordable. Despite successfully providing an overall comprehension of video content, existing VideoLLMs still face challenges in achieving detailed understanding due to overlooking local information in long-term videos. To tackle this challenge, we introduce LongVLM, a simple yet powerful VideoLLM for long video understanding, building upon the observation that long videos often consist of sequential key events, complex actions, and camera movements. Our approach proposes to decompose long videos into multiple short-term segments and encode local features for each segment via a hierarchical token merging module. These features are concatenated in temporal order to maintain the storyline across sequential short-term segments. Additionally, we propose to integrate global semantics into each local feature to enhance context understanding. In this way, we encode video representations that incorporate both local and global information, enabling the LLM to generate comprehensive responses for long-term videos. Experimental results on the VideoChatGPT benchmark and zero-shot video question-answering datasets demonstrate the superior capabilities of our model over the previous state-of-the-art methods. Qualitative examples show that our model produces more precise responses for long video understanding. Code is available at https://github.com/ziplab/LongVLM.