TimeMarker: A Versatile Video-LLM for Long and Short Video Understanding with Superior Temporal Localization Ability

📄 arXiv: 2411.18211v1 📥 PDF

作者: Shimin Chen, Xiaohan Lan, Yitian Yuan, Zequn Jie, Lin Ma

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-11-27

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

TimeMarker：一种具备卓越时间定位能力的多功能视频-LLM，用于长短视频理解

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

关键词: 视频理解 视频-语言模型 时间定位 长视频处理 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有视频-语言模型在精确时间定位方面存在不足，难以有效处理不同长度的视频内容。
  2. TimeMarker通过引入时间分隔符Token和AnyLength机制，增强模型的时间感知能力和处理长短视频的灵活性。
  3. 实验结果表明，TimeMarker在多个视频理解基准测试中取得了领先性能，尤其在时间定位方面表现突出。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的快速发展显著提升了多模态大型语言模型（LMMs），尤其是在视觉-语言任务中。然而，现有的视频-语言模型通常忽略精确的时间定位，并且难以处理不同长度的视频。我们推出了TimeMarker，一种多功能的视频-LLM，专为基于视频内容的高质量对话而设计，并强调时间定位。TimeMarker集成了时间分隔符Token，以增强时间感知能力，准确标记视频中的特定时刻。它采用AnyLength机制进行动态帧采样和自适应Token合并，从而能够有效地处理短视频和长视频。此外，TimeMarker利用多样化的数据集，包括进一步转换的时间相关视频问答数据集，以增强其时间理解能力。图像和交错数据也被用于进一步提高模型的语义感知能力。评估表明，TimeMarker在多个基准测试中实现了最先进的性能，在短视频和长视频类别中均表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频-语言模型在处理视频理解任务时，面临着时间定位不准确和无法有效处理长视频的挑战。具体来说，模型难以准确识别视频中特定事件发生的时间点，并且随着视频长度的增加，性能显著下降。这些问题限制了视频-语言模型在实际应用中的潜力。

核心思路：TimeMarker的核心思路是通过引入时间分隔符Token来显式地增强模型的时间感知能力。此外，采用AnyLength机制，通过动态帧采样和自适应Token合并，使得模型能够灵活地处理不同长度的视频，从而提高模型在长视频上的性能。

技术框架：TimeMarker的整体框架包括视频编码器、时间感知模块和语言模型。视频编码器负责提取视频帧的视觉特征。时间感知模块通过Temporal Separator Tokens来标记视频中的时间信息。AnyLength机制则负责动态地选择和合并视频帧的特征，以适应不同长度的视频。最后，语言模型根据视频特征和时间信息生成相应的文本描述或回答。

关键创新：TimeMarker的关键创新在于Temporal Separator Tokens和AnyLength机制。Temporal Separator Tokens显式地将时间信息嵌入到视频特征中，使得模型能够更好地理解视频的时间结构。AnyLength机制则允许模型动态地调整输入视频的长度，从而有效地处理长视频。

关键设计：Temporal Separator Tokens的设计包括Token的数量和位置。AnyLength机制的关键在于动态帧采样的策略和自适应Token合并的算法。此外，TimeMarker还采用了多种损失函数，包括视频-文本对比损失和问答损失，以优化模型的性能。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

TimeMarker在多个视频理解基准测试中取得了state-of-the-art的性能，尤其在时间定位相关的任务上表现突出。实验结果表明，TimeMarker在短视频和长视频类别中均优于现有方法，证明了其在处理不同长度视频方面的有效性。具体的性能数据和对比基线可以在论文中找到。

🎯 应用场景

TimeMarker具有广泛的应用前景，例如视频内容检索、智能视频编辑、视频监控分析、在线教育等领域。它可以帮助用户更准确地理解视频内容，快速定位关键事件，并生成高质量的视频描述。未来，TimeMarker有望成为视频智能领域的重要基础设施。

📄 摘要（原文）

Rapid development of large language models (LLMs) has significantly advanced multimodal large language models (LMMs), particularly in vision-language tasks. However, existing video-language models often overlook precise temporal localization and struggle with videos of varying lengths. We introduce TimeMarker, a versatile Video-LLM designed for high-quality dialogue based on video content, emphasizing temporal localization. TimeMarker integrates Temporal Separator Tokens to enhance temporal awareness, accurately marking specific moments within videos. It employs the AnyLength mechanism for dynamic frame sampling and adaptive token merging, enabling effective handling of both short and long videos. Additionally, TimeMarker utilizes diverse datasets, including further transformed temporal-related video QA datasets, to bolster its temporal understanding capabilities. Image and interleaved data are also employed to further enhance the model's semantic perception ability. Evaluations demonstrate that TimeMarker achieves state-of-the-art performance across multiple benchmarks, excelling in both short and long video categories. Our project page is at \url{https://github.com/TimeMarker-LLM/TimeMarker/}.