LLaVA-Video: Video Instruction Tuning With Synthetic Data

📄 arXiv: 2410.02713v3 📥 PDF

作者: Yuanhan Zhang, Jinming Wu, Wei Li, Bo Li, Zejun Ma, Ziwei Liu, Chunyuan Li

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2024-10-03 (更新: 2025-08-01)

备注: Project page: https://llava-vl.github.io/blog/2024-09-30-llava-video/; Accepted at TMLR

💡 一句话要点

LLaVA-Video：通过合成数据进行视频指令调优，提升视频多模态大模型性能。

🎯 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 指令调优 合成数据 视频问答

📋 核心要点

  1. 现有视频多模态大模型缺乏高质量训练数据，限制了其性能提升。
  2. 论文提出通过合成数据的方法，构建高质量的视频指令跟随数据集LLaVA-Video-178K。
  3. 实验表明，基于该数据集训练的LLaVA-Video模型在多个视频基准测试中表现出色。

📝 摘要（中文）

视频大型多模态模型(LMMs)的发展受到从网络上获取大量高质量原始数据的困难阻碍。为了解决这个问题，我们提出了一种替代方法，即创建一个专门用于视频指令跟随的高质量合成数据集，名为LLaVA-Video-178K。该数据集包括关键任务，如详细的字幕生成、开放式问答(QA)和多项选择QA。通过训练这个数据集，结合现有的视觉指令调优数据，我们推出了LLaVA-Video，一个新的视频LMM。我们的实验表明，LLaVA-Video在各种视频基准测试中取得了强大的性能，突出了我们数据集的有效性。我们计划发布数据集、其生成流程和模型检查点。

🔬 方法详解

问题定义：当前视频大型多模态模型的发展面临着高质量训练数据匮乏的挑战。从网络上获取原始视频数据并进行标注成本高昂且效率低下，这严重阻碍了模型的训练和性能提升。现有方法难以有效利用有限的数据进行指令调优。

核心思路：论文的核心思路是通过合成数据来解决数据不足的问题。具体而言，作者设计了一套流程，能够生成包含详细描述、开放式问答和多项选择问答等多种任务的高质量视频指令跟随数据。这种方法能够以较低的成本快速扩充训练数据集，从而提升模型的性能。

技术框架：LLaVA-Video的整体框架包括两个主要部分：数据生成和模型训练。数据生成流程负责创建LLaVA-Video-178K数据集，该数据集包含多种类型的视频指令跟随任务。模型训练阶段则利用该数据集，结合现有的视觉指令调优数据，对LLaVA-Video模型进行训练。最终得到的LLaVA-Video模型能够执行各种视频理解任务。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个有效的合成数据生成流程，能够创建高质量的视频指令跟随数据集。与直接从网络上抓取数据相比，这种方法更加高效且可控。此外，论文还展示了利用合成数据进行指令调优能够显著提升视频多模态模型的性能。

关键设计：LLaVA-Video-178K数据集包含详细的字幕生成、开放式问答(QA)和多项选择QA等任务。数据生成流程的具体细节（例如，用于生成问题的模板、用于生成答案的规则等）在论文中可能有所描述（未知）。模型训练阶段的关键设计包括损失函数的选择、优化器的设置以及学习率的调整等（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，通过在LLaVA-Video-178K数据集上进行训练，LLaVA-Video模型在各种视频基准测试中取得了强大的性能。具体性能数据和对比基线在论文中有所描述（未知），但总体而言，该研究证明了合成数据在视频多模态学习中的有效性。

🎯 应用场景

LLaVA-Video的研究成果可应用于智能视频分析、视频内容理解、视频问答系统等领域。该模型能够帮助用户更好地理解视频内容，并为视频检索、视频推荐等应用提供技术支持。未来，该方法有望推广到其他多模态学习任务中，促进人工智能技术的发展。

📄 摘要（原文）

The development of video large multimodal models (LMMs) has been hindered by the difficulty of curating large amounts of high-quality raw data from the web. To address this, we propose an alternative approach by creating a high-quality synthetic dataset specifically for video instruction-following, namely LLaVA-Video-178K. This dataset includes key tasks such as detailed captioning, open-ended question-answering (QA), and multiple-choice QA. By training on this dataset, in combination with existing visual instruction tuning data, we introduce LLaVA-Video, a new video LMM. Our experiments demonstrate that LLaVA-Video achieves strong performance across various video benchmarks, highlighting the effectiveness of our dataset. We plan to release the dataset, its generation pipeline, and the model checkpoints.