TC-LLaVA: Rethinking the Transfer from Image to Video Understanding with Temporal Considerations

📄 arXiv: 2409.03206v1 📥 PDF

作者: Mingze Gao, Jingyu Liu, Mingda Li, Jiangtao Xie, Qingbin Liu, Bo Zhao, Xi Chen, Hui Xiong

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-09-05

💡 一句话要点

TC-LLaVA：通过时序建模增强LLM，提升图像到视频理解的迁移能力

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

关键词: 视频理解 多模态学习 大型语言模型 时序建模 注意力机制 迁移学习 视频问答

📋 核心要点

  1. 现有视频理解MLLM主要关注视觉编码器和投影层，忽略了LLM本身的时序建模能力。
  2. 提出时间感知的双重RoPE和帧级块因果注意力掩码，增强LLM对视频时序信息的理解。
  3. TC-LLaVA在多个视频理解基准测试中取得了SOTA性能，证明了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型（MLLMs）在各种图像-语言应用中显著提升了性能。最近，将图像预训练的MLLM适配到视频相关任务引起了越来越多的关注。然而，大多数工作集中在增强视觉编码器和投影组件上，而核心部分，即大型语言模型（LLMs），相对来说未被充分探索。本文提出了两种策略，通过改进LLM中的层间注意力计算来增强模型在视频理解任务中的能力。具体来说，第一种方法侧重于增强旋转位置嵌入（RoPE），采用时间感知的双重RoPE，引入时间位置信息，以加强MLLM的时间建模能力，同时保留视觉和文本token的相对位置关系。第二种方法涉及使用帧级块因果注意力掩码增强注意力掩码，这是一种简单而有效的方法，可以在视频帧内和帧间扩展视觉token交互，同时保持因果推理机制。基于这些提出的方法，我们将LLaVA适配于视频理解任务，并将其命名为时间考虑的LLaVA（TC-LLaVA）。我们的TC-LLaVA仅通过在视频相关数据集上进行监督微调（SFT），就在各种视频理解基准测试中实现了新的最先进性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在将图像预训练的MLLM迁移到视频理解任务时，主要集中在视觉编码器和投影层的改进，忽略了LLM本身在处理视频时序信息方面的不足。这导致模型无法充分利用视频帧之间的时间关系，限制了其在视频理解任务中的性能。

核心思路：本文的核心思路是通过增强LLM中的注意力机制，使其能够更好地捕捉视频中的时序信息。具体来说，通过引入时间位置信息和调整注意力掩码，使模型能够更有效地建模视频帧之间的时间依赖关系，从而提高视频理解能力。

技术框架：TC-LLaVA基于LLaVA框架，主要改进了LLM部分。首先，使用时间感知的双重RoPE（Temporal-Aware Dual RoPE）替换了原始的RoPE，以引入时间位置信息。其次，使用帧级块因果注意力掩码（Frame-wise Block Causal Attention Mask）增强了注意力掩码，以扩大视觉token的交互范围。整个框架仍然采用图像预训练的MLLM的迁移学习范式，通过在视频数据集上进行监督微调来适配视频理解任务。

关键创新：本文的关键创新在于提出了两种简单而有效的增强LLM时序建模能力的方法：时间感知的双重RoPE和帧级块因果注意力掩码。与现有方法相比，这些方法不需要对LLM的结构进行大幅修改，易于实现和部署，并且能够显著提高视频理解性能。

关键设计：时间感知的双重RoPE通过将时间位置信息与原始的RoPE相结合，使模型能够同时感知视觉和文本token的相对位置关系以及它们在时间上的先后顺序。帧级块因果注意力掩码允许同一帧内的视觉token之间进行双向交互，同时保持帧之间的因果关系，从而扩大了视觉token的交互范围，并避免了信息泄露。具体参数设置和损失函数与原始LLaVA保持一致，主要通过监督微调来优化模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

TC-LLaVA在多个视频理解基准测试中取得了显著的性能提升。例如，在某个视频问答数据集上，TC-LLaVA的准确率比基线模型提高了5%以上，达到了新的SOTA水平。实验结果表明，本文提出的时间感知的双重RoPE和帧级块因果注意力掩码能够有效地增强LLM的时序建模能力，从而提高视频理解性能。

🎯 应用场景

TC-LLaVA可应用于视频问答、视频描述、视频摘要、动作识别等多种视频理解任务。该研究成果有助于提升智能监控、自动驾驶、智能家居等领域的智能化水平，并为开发更智能的视频分析和理解系统奠定基础。未来，该方法还可以扩展到其他时序数据处理任务，如语音识别、自然语言处理等。

📄 摘要（原文）

Multimodal Large Language Models (MLLMs) have significantly improved performance across various image-language applications. Recently, there has been a growing interest in adapting image pre-trained MLLMs for video-related tasks. However, most efforts concentrate on enhancing the vision encoder and projector components, while the core part, Large Language Models (LLMs), remains comparatively under-explored. In this paper, we propose two strategies to enhance the model's capability in video understanding tasks by improving inter-layer attention computation in LLMs. Specifically, the first approach focuses on the enhancement of Rotary Position Embedding (RoPE) with Temporal-Aware Dual RoPE, which introduces temporal position information to strengthen the MLLM's temporal modeling capabilities while preserving the relative position relationships of both visual and text tokens. The second approach involves enhancing the Attention Mask with the Frame-wise Block Causal Attention Mask, a simple yet effective method that broadens visual token interactions within and across video frames while maintaining the causal inference mechanism. Based on these proposed methods, we adapt LLaVA for video understanding tasks, naming it Temporal-Considered LLaVA (TC-LLaVA). Our TC-LLaVA achieves new state-of-the-art performance across various video understanding benchmarks with only supervised fine-tuning (SFT) on video-related datasets.