Interpolating Video-LLMs: Toward Longer-sequence LMMs in a Training-free Manner
作者: Yuzhang Shang, Bingxin Xu, Weitai Kang, Mu Cai, Yuheng Li, Zehao Wen, Zhen Dong, Kurt Keutzer, Yong Jae Lee, Yan Yan
分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-09-19 (更新: 2024-10-02)
💡 一句话要点
提出INTP-Video-LLMs，无需训练即可扩展Video-LLM处理长视频能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 长视频理解 Video-LLM 上下文窗口扩展 Token重排 免训练 多模态学习 视频智能
📋 核心要点
- 现有Video-LLM受限于计算和数据，通常只能处理短视频，难以理解长视频内容，且微调成本高昂。
- INTP-Video-LLMs通过视频token重排绕过固定编码器限制，并扩展LLM上下文窗口，实现长视频处理。
- 该方法无需训练，即可有效提升Video-LLM处理长视频的能力，具有重要的实际应用价值。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）的进步启发了各种整合视频模态的策略。其中一种关键方法是Video-LLMs，它包含一个可优化的接口，将复杂的视频编码器连接到LLMs。然而，由于计算和数据限制，这些Video-LLMs通常被预训练为仅处理短视频，限制了它们在理解更长视频内容方面的更广泛应用。此外，微调Video-LLMs以处理更长的视频成本高昂。因此，探索在完全无需训练的情况下对Video-LLMs进行插值变得至关重要。在本文中，我们首先确定了插值Video-LLMs的主要挑战：（1）视频编码器和模态对齐投影器是固定的，阻止了将额外的帧集成到Video-LLMs中，以及（2）LLM主干在内容长度能力方面受到限制，这使得处理增加的视频tokens变得复杂。为了应对这些挑战，我们提出了一种用于Video-LLMs的特定插值方法（INTP-Video-LLMs）。我们引入了一种替代的视频token重排技术，规避了固定视频编码器和对齐投影器施加的限制。此外，我们引入了一种无需训练的LLM上下文窗口扩展方法，使Video-LLMs能够理解相应增加的视觉tokens。
🔬 方法详解
问题定义：现有Video-LLMs通常只能处理短视频，无法有效理解长视频内容。直接对Video-LLMs进行微调以适应长视频需要大量的计算资源和数据，成本高昂。此外，固定的视频编码器和模态对齐投影器也限制了模型处理更多帧的能力。
核心思路：INTP-Video-LLMs的核心思路是在不进行任何训练的情况下，通过视频token的重新排列和LLM上下文窗口的扩展，使得现有的Video-LLMs能够处理更长的视频序列。这种方法避免了对模型进行微调，从而降低了计算成本和数据需求。
技术框架：INTP-Video-LLMs主要包含两个关键模块：视频token重排模块和LLM上下文窗口扩展模块。视频token重排模块负责将长视频分割成多个片段，并对这些片段的token进行重新排列，以适应固定的视频编码器和模态对齐投影器。LLM上下文窗口扩展模块则负责扩展LLM的上下文窗口，使其能够处理更多数量的视频token。整体流程是：输入长视频 -> 视频分割 -> token重排 -> 视频编码 -> 模态对齐 -> LLM上下文窗口扩展 -> LLM推理 -> 输出结果。
关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了一种无需训练的Video-LLM插值方法，通过视频token重排和LLM上下文窗口扩展，实现了对长视频的处理。与需要大量计算资源和数据的微调方法相比，该方法更加高效和经济。
关键设计：视频token重排的具体策略（例如，如何选择和排列视频片段）以及LLM上下文窗口扩展的具体方法（例如，使用哪些技术来扩展上下文窗口）是关键的设计细节。论文中应该会详细描述这些策略和方法，包括可能涉及的参数设置和算法选择。具体的损失函数未知，因为该方法是training-free的。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
由于论文摘要中没有提供具体的实验数据，因此无法总结实验亮点。但是，该方法最大的亮点在于无需训练即可扩展Video-LLM处理长视频的能力，这在计算资源有限的情况下具有重要意义。未来的实验结果应该会展示INTP-Video-LLMs在长视频理解任务上的性能，并与现有的短视频Video-LLMs以及微调后的Video-LLMs进行比较。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于视频内容理解、视频问答、视频摘要等领域。例如，可以利用该方法分析电影、电视剧等长视频内容，提取关键信息，并回答用户提出的问题。此外，该方法还可以应用于智能监控、自动驾驶等领域，提升系统对复杂视频场景的理解能力。未来，该技术有望进一步推动视频智能化的发展。
📄 摘要（原文）
Advancements in Large Language Models (LLMs) inspire various strategies for integrating video modalities. A key approach is Video-LLMs, which incorporate an optimizable interface linking sophisticated video encoders to LLMs. However, due to computation and data limitations, these Video-LLMs are typically pre-trained to process only short videos, limiting their broader application for understanding longer video content. Additionally, fine-tuning Video-LLMs to handle longer videos is cost-prohibitive. Consequently, it becomes essential to explore the interpolation of Video-LLMs under a completely training-free setting. In this paper, we first identify the primary challenges in interpolating Video-LLMs: (1) the video encoder and modality alignment projector are fixed, preventing the integration of additional frames into Video-LLMs, and (2) the LLM backbone is limited in its content length capabilities, which complicates the processing of an increased number of video tokens. To address these challenges, we propose a specific INTerPolation method for Video-LLMs (INTP-Video-LLMs). We introduce an alternative video token rearrangement technique that circumvents limitations imposed by the fixed video encoder and alignment projector. Furthermore, we introduce a training-free LLM context window extension method to enable Video-LLMs to understand a correspondingly increased number of visual tokens.