MLLM as Video Narrator: Mitigating Modality Imbalance in Video Moment Retrieval
作者: Weitong Cai, Jiabo Huang, Shaogang Gong, Hailin Jin, Yang Liu
分类: cs.CV
发布日期: 2024-06-25
备注: Under review
💡 一句话要点
提出基于MLLM的视频叙述方法，缓解视频时刻检索中的模态不平衡问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频时刻检索 多模态大语言模型 模态不平衡 视频叙述 跨模态融合
📋 核心要点
- 现有视频时刻检索方法面临模态不平衡问题，即文本描述不足以覆盖视频中的所有视觉信息。
- 利用多模态大语言模型生成视频叙述，弥补文本描述的不足，增强视频表示。
- 通过时间感知的叙述和单模态匹配机制，提升模型对视频时间信息的利用和检索性能。
📝 摘要（中文）
视频时刻检索(VMR)旨在给定自然语言查询，在未裁剪的长视频中定位特定的时间片段。现有方法通常受限于训练标注不足，即句子通常只匹配前景中突出的视频内容的一小部分，且措辞多样性有限。这种固有的模态不平衡导致大量视觉信息与文本未对齐，将跨模态对齐知识限制在有限的文本语料库范围内，从而导致次优的视觉-文本建模和较差的泛化能力。本文利用多模态大型语言模型(MLLM)的视觉-文本理解能力，将MLLM作为视频叙述者，生成合理的视频文本描述，从而缓解模态不平衡，提升时间定位效果。为了有效保持定位的时间敏感性，我们设计为每个特定视频时间戳获取文本叙述，并构建具有时间信息的结构化文本段落，使其在时间上与视觉内容对齐。然后，我们执行时间感知叙述和相应视频时间特征之间的跨模态特征融合，以生成用于查询定位的语义增强视频表示序列。随后，我们引入单模态叙述-查询匹配机制，鼓励模型从上下文连贯的描述中提取补充信息，以改进检索。在两个基准数据集上的大量实验表明了我们提出的方法的有效性和泛化性。
🔬 方法详解
问题定义：视频时刻检索任务旨在根据给定的文本查询，在长视频中定位对应的时间片段。现有方法的主要痛点在于训练数据中，文本描述往往只关注视频中的显著部分，忽略了大量视觉信息，导致模态不平衡，限制了模型的跨模态理解能力。
核心思路：本文的核心思路是利用多模态大语言模型（MLLM）的强大视觉-文本理解能力，将MLLM作为视频的“叙述者”，为视频生成更全面、更丰富的文本描述，从而弥补原始标注的不足，缓解模态不平衡问题。通过增强视频的文本表示，提升模型对视频内容的理解和检索能力。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 视频特征提取：提取视频帧的视觉特征。2) MLLM视频叙述：将视频帧输入MLLM，生成时间戳对应的文本叙述。3) 跨模态特征融合：将时间感知的文本叙述与对应的视频时间特征进行融合，生成语义增强的视频表示序列。4) 叙述-查询匹配：利用单模态的叙述-查询匹配机制，提取上下文信息，提升检索效果。
关键创新：该方法最重要的创新点在于利用MLLM生成视频叙述，从而缓解模态不平衡问题。与现有方法依赖于有限的文本标注不同，该方法能够生成更全面、更丰富的视频描述，从而提升模型的跨模态理解能力。此外，时间感知的叙述和单模态匹配机制也进一步提升了检索性能。
关键设计：为了保持时间敏感性，为每个视频时间戳生成文本叙述，并构建包含时间信息的结构化文本段落。在跨模态特征融合阶段，将时间感知的文本叙述与对应的视频时间特征进行融合，生成语义增强的视频表示序列。此外，设计了单模态叙述-查询匹配机制，鼓励模型从上下文连贯的描述中提取补充信息，以改进检索。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在两个基准数据集上的实验结果表明，该方法能够有效提升视频时刻检索的性能。相较于现有方法，该方法在检索准确率上取得了显著提升，证明了利用MLLM进行视频叙述的有效性和泛化性。具体提升幅度和对比基线数据在论文中详细给出。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于视频内容理解、智能视频监控、视频搜索和推荐等领域。通过提升视频时刻检索的准确性和效率，可以帮助用户更快速地找到感兴趣的视频片段，提高用户体验。未来，该方法还可以扩展到其他多模态任务中，例如视频摘要、视频问答等。
📄 摘要（原文）
Video Moment Retrieval (VMR) aims to localize a specific temporal segment within an untrimmed long video given a natural language query. Existing methods often suffer from inadequate training annotations, i.e., the sentence typically matches with a fraction of the prominent video content in the foreground with limited wording diversity. This intrinsic modality imbalance leaves a considerable portion of visual information remaining unaligned with text. It confines the cross-modal alignment knowledge within the scope of a limited text corpus, thereby leading to sub-optimal visual-textual modeling and poor generalizability. By leveraging the visual-textual understanding capability of multi-modal large language models (MLLM), in this work, we take an MLLM as a video narrator to generate plausible textual descriptions of the video, thereby mitigating the modality imbalance and boosting the temporal localization. To effectively maintain temporal sensibility for localization, we design to get text narratives for each certain video timestamp and construct a structured text paragraph with time information, which is temporally aligned with the visual content. Then we perform cross-modal feature merging between the temporal-aware narratives and corresponding video temporal features to produce semantic-enhanced video representation sequences for query localization. Subsequently, we introduce a uni-modal narrative-query matching mechanism, which encourages the model to extract complementary information from contextual cohesive descriptions for improved retrieval. Extensive experiments on two benchmarks show the effectiveness and generalizability of our proposed method.