Latent-INR: A Flexible Framework for Implicit Representations of Videos with Discriminative Semantics
作者: Shishira R Maiya, Anubhav Gupta, Matthew Gwilliam, Max Ehrlich, Abhinav Shrivastava
分类: cs.CV
发布日期: 2024-08-05
备注: equal contribution for first two authors; accepted to ECCV2024; 14 pages, 4 tables, 10 figures in main paper, supplementary after bibliography
💡 一句话要点
Latent-INR：一种具有判别语义的视频隐式表示灵活框架
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 隐式神经表示 视频压缩 视频检索 语义理解 潜在变量 超网络 CLIP VideoLlama
📋 核心要点
- 现有视频INR方法主要关注压缩，缺乏语义信息，限制了其在视频检索等下游任务中的应用。
- Latent-INR框架解耦了视频INR的时空信息，通过学习到的帧级别潜在变量字典，保留压缩效率的同时，赋予其判别语义。
- 实验表明，该方法在压缩和视频检索任务中表现良好，并能支持开放式聊天和视频插值等应用。
📝 摘要（中文）
隐式神经表示(INRs)已经成为编码各种形式数据（包括图像、视频、音频和场景）的强大表示方法。针对视频，许多视频INRs已被提出用于压缩任务，并且最近的方法在编码时间、存储和重建质量方面取得了显著改进。然而，这些编码的表示缺乏语义意义，因此不能用于任何需要此类属性的下游任务，例如检索。这可能会成为视频INRs取代传统编解码器的障碍，因为除了压缩之外，它们没有提供任何显著优势。为了缓解这个问题，我们提出了一个灵活的框架，该框架解耦了视频INR的空间和时间方面。我们通过一个逐帧潜在变量字典来实现这一点，这些潜在变量与一组特定于视频的超网络联合学习，这样，给定一个潜在变量，这些超网络可以预测INR权重以重建给定的帧。该框架不仅保留了压缩效率，而且学习到的潜在变量可以与来自大型视觉模型的特征对齐，这赋予了它们判别属性。我们将这些潜在变量与CLIP对齐，并在压缩和视频检索任务中表现出良好的性能。通过与VideoLlama对齐，我们能够使用我们学习到的潜在变量作为视觉输入来执行开放式聊天。此外，学习到的潜在变量充当底层权重的代理，允许我们执行诸如视频插值之类的任务。这些语义属性和应用，与执行压缩、插值和超分辨率属性的能力同时存在，是该领域中的首创。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频隐式神经表示（INR）方法主要集中在视频压缩，忽略了视频的语义信息。这导致这些方法无法直接应用于需要语义理解的下游任务，例如视频检索和视频理解。因此，如何使视频INR具备语义表达能力是一个关键问题。
核心思路：该论文的核心思路是将视频INR的时空信息解耦，并引入帧级别的潜在变量。通过学习这些潜在变量，并将其与大型视觉模型的特征对齐，从而赋予INR语义信息。这样，INR不仅可以用于压缩，还可以用于需要语义理解的下游任务。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 帧级别潜在变量字典：为视频的每一帧学习一个潜在变量。2) 视频特定超网络：根据潜在变量预测INR的权重，用于重建该帧。3) 对齐模块：将学习到的潜在变量与大型视觉模型（如CLIP或VideoLlama）的特征对齐，从而赋予其语义信息。整个流程是，给定一个视频，首先学习帧级别的潜在变量和超网络。然后，使用学习到的潜在变量和超网络重建视频帧。最后，将潜在变量与大型视觉模型的特征对齐。
关键创新：该论文的关键创新在于将视频INR的时空信息解耦，并引入帧级别的潜在变量。通过将这些潜在变量与大型视觉模型的特征对齐，从而赋予INR语义信息。这是现有视频INR方法所不具备的。
关键设计：关键设计包括：1) 潜在变量的维度：需要根据视频的复杂度和所需的语义信息进行调整。2) 超网络的结构：需要能够根据潜在变量准确地预测INR的权重。3) 对齐损失函数：需要能够有效地将潜在变量与大型视觉模型的特征对齐。论文使用了CLIP和VideoLlama进行对齐，并使用了相应的损失函数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文通过实验证明，Latent-INR框架在保持压缩效率的同时，能够有效地赋予视频INR语义信息。通过与CLIP对齐，该方法在视频检索任务中表现出良好的性能。此外，通过与VideoLlama对齐，该方法能够支持开放式聊天，展示了其强大的语义表达能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于视频压缩、视频检索、视频理解、视频编辑等领域。例如，可以利用该方法构建一个高效的视频检索系统，用户可以通过语义描述来检索视频。此外，该方法还可以用于视频插值、视频超分辨率等任务，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Implicit Neural Networks (INRs) have emerged as powerful representations to encode all forms of data, including images, videos, audios, and scenes. With video, many INRs for video have been proposed for the compression task, and recent methods feature significant improvements with respect to encoding time, storage, and reconstruction quality. However, these encoded representations lack semantic meaning, so they cannot be used for any downstream tasks that require such properties, such as retrieval. This can act as a barrier for adoption of video INRs over traditional codecs as they do not offer any significant edge apart from compression. To alleviate this, we propose a flexible framework that decouples the spatial and temporal aspects of the video INR. We accomplish this with a dictionary of per-frame latents that are learned jointly with a set of video specific hypernetworks, such that given a latent, these hypernetworks can predict the INR weights to reconstruct the given frame. This framework not only retains the compression efficiency, but the learned latents can be aligned with features from large vision models, which grants them discriminative properties. We align these latents with CLIP and show good performance for both compression and video retrieval tasks. By aligning with VideoLlama, we are able to perform open-ended chat with our learned latents as the visual inputs. Additionally, the learned latents serve as a proxy for the underlying weights, allowing us perform tasks like video interpolation. These semantic properties and applications, existing simultaneously with ability to perform compression, interpolation, and superresolution properties, are a first in this field of work.