From Seconds to Hours: Reviewing MultiModal Large Language Models on Comprehensive Long Video Understanding
作者: Heqing Zou, Tianze Luo, Guiyang Xie, Victor, Zhang, Fengmao Lv, Guangcong Wang, Junyang Chen, Zhuochen Wang, Hansheng Zhang, Huaijian Zhang
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2024-09-27 (更新: 2024-12-03)
备注: 11 pages
💡 一句话要点
综述性论文：多模态大语言模型在长视频理解中的应用与挑战
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 长视频理解 多模态大语言模型 视觉理解 时间建模 模型综述
📋 核心要点
- 现有方法难以有效处理长视频中精细的时空细节、动态事件以及长期依赖关系，这是长视频理解的核心挑战。
- 本文旨在梳理多模态大语言模型在长视频理解方面的进展，重点关注模型设计和训练方法上的演变。
- 论文对比了现有模型在不同长度视频理解基准上的性能，并探讨了未来发展方向，为后续研究提供参考。
📝 摘要（中文）
本文综述了多模态大语言模型（MM-LLMs）在视觉理解任务中的最新进展，重点关注了长视频理解与静态图像和短视频理解之间的显著差异和独特挑战。与静态图像不同，短视频包含具有空间和事件内时间信息的连续帧，而长视频包含具有事件间和长期时间信息的多个事件。本文旨在追溯和总结MM-LLMs从图像理解到长视频理解的进展。我们回顾了各种视觉理解任务之间的差异，并强调了长视频理解中的挑战，包括更精细的时空细节、动态事件和长期依赖关系。然后，我们详细总结了MM-LLMs在模型设计和训练方法方面的进展，以理解长视频。最后，我们比较了现有MM-LLMs在各种长度的视频理解基准上的性能，并讨论了MM-LLMs在长视频理解中潜在的未来方向。
🔬 方法详解
问题定义：长视频理解面临的关键问题在于如何有效地捕捉和建模视频中复杂的时间依赖关系和动态变化。现有方法在处理长视频时，往往难以兼顾精细的时空细节、动态事件以及长期依赖关系，导致理解能力受限。此外，如何将视觉信息与大语言模型有效结合，实现更高级别的推理和理解，也是一个重要的挑战。
核心思路：本文的核心思路是对现有的多模态大语言模型在长视频理解方面的研究进展进行系统性的梳理和总结。通过分析不同模型的设计和训练方法，揭示其在处理长视频理解问题上的优势和不足，为未来的研究提供指导。同时，本文也强调了长视频理解与图像和短视频理解之间的差异，突出了长视频理解的独特性和挑战性。
技术框架：本文主要通过文献综述的方式，对现有的多模态大语言模型在长视频理解方面的研究进行分类和总结。具体包括：1) 对比图像、短视频和长视频理解任务的差异；2) 总结MM-LLMs在模型设计和训练方法上的进展；3) 比较现有模型在不同长度视频理解基准上的性能；4) 讨论未来发展方向。
关键创新：本文的创新之处在于对多模态大语言模型在长视频理解方面的研究进行了全面的综述，并深入分析了长视频理解的挑战和未来发展方向。通过对现有模型的对比和分析，为研究人员提供了有价值的参考和指导。
关键设计：本文主要关注现有模型的架构设计和训练策略，例如，如何有效地提取视频特征，如何将视觉特征与文本信息融合，以及如何利用大语言模型进行推理和生成。具体的技术细节包括：不同的视频编码器（如CNN、Transformer）、多模态融合方法（如attention机制）、以及不同的训练目标（如视频描述生成、视频问答等）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述论文对比了现有MM-LLMs在不同长度的视频理解基准上的性能，为研究者提供了重要的参考信息。虽然没有提供具体的性能数据和提升幅度，但通过对不同模型的优缺点进行分析，指出了未来研究的潜在方向，例如如何更好地建模长期依赖关系，如何提高模型的泛化能力等。
🎯 应用场景
该研究对长视频理解具有重要的应用价值，可应用于视频监控、智能安防、自动驾驶、智能医疗、教育娱乐等领域。例如，在视频监控中，可以利用长视频理解技术自动分析监控视频，检测异常事件；在自动驾驶中，可以帮助车辆理解周围环境，做出更安全的决策。未来，随着技术的不断发展，长视频理解将在更多领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
The integration of Large Language Models (LLMs) with visual encoders has recently shown promising performance in visual understanding tasks, leveraging their inherent capability to comprehend and generate human-like text for visual reasoning. Given the diverse nature of visual data, MultiModal Large Language Models (MM-LLMs) exhibit variations in model designing and training for understanding images, short videos, and long videos. Our paper focuses on the substantial differences and unique challenges posed by long video understanding compared to static image and short video understanding. Unlike static images, short videos encompass sequential frames with both spatial and within-event temporal information, while long videos consist of multiple events with between-event and long-term temporal information. In this survey, we aim to trace and summarize the advancements of MM-LLMs from image understanding to long video understanding. We review the differences among various visual understanding tasks and highlight the challenges in long video understanding, including more fine-grained spatiotemporal details, dynamic events, and long-term dependencies. We then provide a detailed summary of the advancements in MM-LLMs in terms of model design and training methodologies for understanding long videos. Finally, we compare the performance of existing MM-LLMs on video understanding benchmarks of various lengths and discuss potential future directions for MM-LLMs in long video understanding.