MiniGPT4-Video: Advancing Multimodal LLMs for Video Understanding with Interleaved Visual-Textual Tokens

📄 arXiv: 2404.03413v1 📥 PDF

作者: Kirolos Ataallah, Xiaoqian Shen, Eslam Abdelrahman, Essam Sleiman, Deyao Zhu, Jian Ding, Mohamed Elhoseiny

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-04

备注: 6 pages,8 figures

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出MiniGPT4-Video以解决视频理解中的多模态挑战

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

关键词: 长视频理解 多模态学习 视频问答 视觉特征提取 文本处理

📋 核心要点

  1. 现有方法在视频理解中往往无法有效处理时间序列的视觉和文本信息，导致理解能力有限。
  2. MiniGPT4-Video通过引入时间序列的视觉和文本数据，增强了对视频内容的理解能力，能够处理复杂的多模态信息。
  3. 该模型在多个视频理解基准上表现优异，显著提升了性能，展示了其在多模态理解中的潜力。

📝 摘要（中文）

本文介绍了MiniGPT4-Video，这是一种专门为视频理解设计的多模态大型语言模型（LLM）。该模型能够处理时间序列的视觉和文本数据，从而有效理解视频的复杂性。在MiniGPT-v2的基础上，本文扩展了模型的能力，使其能够处理一系列帧，进而理解视频内容。MiniGPT4-Video不仅考虑视觉内容，还结合文本对话，使模型能够有效回答涉及视觉和文本组件的问题。实验结果表明，该模型在MSVD、MSRVTT、TGIF和TVQA基准上分别提升了4.22%、1.13%、20.82%和13.1%的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视频理解中多模态信息处理的不足，现有方法在处理时间序列视觉和文本数据时存在局限性，导致理解效果不佳。

核心思路：MiniGPT4-Video的核心思路是将时间序列的视觉信息与文本信息结合，通过多模态学习提升视频理解能力。这种设计使得模型能够更全面地理解视频内容。

技术框架：该模型的整体架构包括视觉特征提取模块、文本处理模块和多模态融合模块。视觉特征通过卷积神经网络提取，而文本信息则通过预训练的语言模型进行处理，最后通过融合模块进行信息整合。

关键创新：MiniGPT4-Video的主要创新在于其能够同时处理时间序列的视觉和文本信息，突破了传统方法的局限，显著提升了视频理解的准确性和效率。

关键设计：模型采用了特定的损失函数来优化多模态信息的融合效果，并在网络结构上进行了调整，以适应视频帧序列的处理需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，MiniGPT4-Video在MSVD、MSRVTT、TGIF和TVQA基准上分别提升了4.22%、1.13%、20.82%和13.1%的性能，超越了现有的最先进方法，显示出其在视频理解任务中的显著优势。

🎯 应用场景

MiniGPT4-Video在视频理解领域具有广泛的应用潜力，能够用于视频问答、视频内容检索、智能监控等场景。其多模态处理能力使得模型在复杂环境下的应用更具实用价值，未来可进一步推动智能视频分析技术的发展。

📄 摘要（原文）

This paper introduces MiniGPT4-Video, a multimodal Large Language Model (LLM) designed specifically for video understanding. The model is capable of processing both temporal visual and textual data, making it adept at understanding the complexities of videos. Building upon the success of MiniGPT-v2, which excelled in translating visual features into the LLM space for single images and achieved impressive results on various image-text benchmarks, this paper extends the model's capabilities to process a sequence of frames, enabling it to comprehend videos. MiniGPT4-video does not only consider visual content but also incorporates textual conversations, allowing the model to effectively answer queries involving both visual and text components. The proposed model outperforms existing state-of-the-art methods, registering gains of 4.22%, 1.13%, 20.82%, and 13.1% on the MSVD, MSRVTT, TGIF, and TVQA benchmarks respectively. Our models and code have been made publicly available here https://vision-cair.github.io/MiniGPT4-video/