LinVT: Empower Your Image-level Large Language Model to Understand Videos

📄 arXiv: 2412.05185v2 📥 PDF

作者: Lishuai Gao, Yujie Zhong, Yingsen Zeng, Haoxian Tan, Dengjie Li, Zheng Zhao

分类: cs.CV, cs.LG, cs.MM

发布日期: 2024-12-06 (更新: 2024-12-11)

💡 一句话要点

提出LinVT，赋能图像级大语言模型理解视频内容

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

关键词: 视频理解 大语言模型 多模态学习 线性变换 视觉-语言对齐

📋 核心要点

  1. 现有方法难以将图像LLM有效迁移到视频领域，缺乏对视频时序信息的有效建模。
  2. LinVT通过线性变换保持视觉-语言对齐，并从冗余视频帧中提取关键信息，实现高效的视频理解。
  3. 实验表明，LinVT能有效提升现有图像LLM在视频理解任务上的性能，并在多个基准测试中达到SOTA。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种将训练良好的图像大语言模型(LLM)转化为视频LLM的模块，无需从头开始训练。为了更好地使图像LLM适应视频处理，论文提出了两个设计原则：线性变换以保持原始视觉-语言对齐，以及从冗余视频内容中提取代表性信息。基于这些原则，论文提出了一种即插即用的线性视频分词器(LinVT)，使现有的图像LLM能够理解视频。通过在六个最新的视觉LLM（Aquila、Blip-3、InternVL2、Mipha、Molmo 和 Qwen2-VL）上进行基准测试，展示了LinVT的高兼容性。基于LinVT的LLM在各种视频基准测试中取得了最先进的性能，证明了LinVT在多模态视频理解方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型(LLM)主要集中在图像领域，如何有效地将这些图像LLM扩展到视频领域是一个挑战。直接从头训练视频LLM成本高昂，而简单地将图像LLM应用于视频帧序列，忽略了视频的时序信息和冗余性，导致性能不佳。因此，需要一种方法能够高效地利用已有的图像LLM，并使其能够理解视频内容。

核心思路：论文的核心思路是设计一个轻量级的模块，能够将视频帧序列转换为图像LLM可以处理的格式，同时保留视频的关键信息。该模块需要满足两个原则：一是保持原始视觉-语言对齐，避免引入额外的偏差；二是能够从冗余的视频内容中提取代表性信息，减少计算量。

技术框架：LinVT的整体框架包括三个主要步骤：首先，将视频分割成帧序列；然后，使用预训练的图像编码器提取每一帧的视觉特征；接着，使用LinVT模块将帧级别的视觉特征转换为视频级别的表示；最后，将视频级别的表示输入到图像LLM中进行处理。LinVT模块是整个框架的核心。

关键创新：LinVT的关键创新在于其线性变换的设计。通过线性变换，LinVT能够有效地将视频帧的特征映射到图像LLM的特征空间，同时保持原始的视觉-语言对齐。此外，LinVT还采用了信息压缩技术，从冗余的视频帧中提取关键信息，减少计算量，提高效率。

关键设计：LinVT模块主要由一个线性层和一个池化层组成。线性层用于将视频帧的特征映射到图像LLM的特征空间，池化层用于从多个帧的特征中提取代表性信息。具体来说，线性层的权重矩阵是通过学习得到的，池化层可以选择平均池化或最大池化。损失函数采用标准的交叉熵损失函数，用于优化线性层的权重矩阵。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LinVT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Something-Something V2数据集上，基于LinVT的Qwen2-VL模型相比原始模型提升了5个百分点。此外，LinVT还具有很高的兼容性，可以与多种不同的图像LLM结合使用，例如Aquila、Blip-3、InternVL2、Mipha、Molmo 和 Qwen2-VL。

🎯 应用场景

LinVT具有广泛的应用前景，例如视频问答、视频摘要、视频内容理解和视频生成等。它可以应用于智能监控、自动驾驶、在线教育、娱乐等领域，帮助人们更好地理解和利用视频数据。未来，LinVT可以进一步扩展到其他多模态任务，例如视频-音频理解和视频-文本生成。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have been widely used in various tasks, motivating us to develop an LLM-based assistant for videos. Instead of training from scratch, we propose a module to transform arbitrary well-trained image-based LLMs into video-LLMs (after being trained on video data). To better adapt image-LLMs for processing videos, we introduce two design principles: linear transformation to preserve the original visual-language alignment and representative information condensation from redundant video content. Guided by these principles, we propose a plug-and-play Linear Video Tokenizer(LinVT), which enables existing image-LLMs to understand videos. We benchmark LinVT with six recent visual LLMs: Aquila, Blip-3, InternVL2, Mipha, Molmo and Qwen2-VL, showcasing the high compatibility of LinVT. LinVT-based LLMs achieve state-of-the-art performance across various video benchmarks, illustrating the effectiveness of LinVT in multi-modal video understanding.