Movie2Story: A framework for understanding videos and telling stories in the form of novel text
作者: Kangning Li, Zheyang Jia, Anyu Ying
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-12-19 (更新: 2025-01-11)
💡 一句话要点
提出MSBench基准测试，用于评估多模态大语言模型在长视频故事生成中的能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 视频理解 故事生成 长视频处理 基准测试
📋 核心要点
- 现有基准测试在评估多模态大语言模型处理长视频和辅助信息进行文本生成的能力方面存在不足。
- 论文提出MSBench基准测试，并设计自动数据集生成方法，以低成本生成高质量、带辅助信息的数据集。
- 实验表明现有MLLM在MSBench上表现不佳，论文提出新的模型架构和方法，并在该基准上取得提升。
📝 摘要（中文）
近年来，大规模模型取得了显著进展，同时也涌现了大量高质量的基准测试，用于评估其各种理解能力。然而，现有的大多数基准测试主要侧重于静态图像任务中的空间理解。虽然有些基准测试将评估扩展到时间任务，但它们在评估涉及长视频和丰富辅助信息的复杂上下文下的文本生成方面存在不足。为了解决这一局限性，我们提出了一个新的基准测试：多模态故事生成基准测试（MSBench），旨在评估在辅助信息丰富的场景中的文本生成能力。我们的工作引入了一种创新的自动数据集生成方法，以确保准确的辅助信息的可用性。一方面，我们利用现有数据集并应用自动化流程来生成新的评估数据集，从而显著减少了人工工作量。另一方面，我们通过系统过滤来改进辅助数据，并利用最先进的模型来确保ground-truth数据集的公平性和准确性。我们的实验表明，当前的多模态大语言模型（MLLM）在所提出的评估指标下表现不佳，突显了它们能力方面的显著差距。为了应对这些挑战，我们提出了一种新的模型架构和方法，以更好地处理整个过程，并在我们的基准测试中展示了改进。
🔬 方法详解
问题定义：现有基准测试无法有效评估多模态大语言模型在理解长视频内容并结合辅助信息生成连贯故事的能力。痛点在于缺乏能够充分测试模型时间理解和多模态融合能力的基准数据集，以及高效生成此类数据集的方法。
核心思路：论文的核心思路是构建一个包含长视频和丰富辅助信息的多模态故事生成基准测试（MSBench）。通过自动化的数据集生成方法，降低数据收集和标注的成本，并确保数据的质量和多样性。同时，设计新的模型架构和方法，以更好地处理长视频和辅助信息，从而提升故事生成的效果。
技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 数据集构建：利用现有数据集，通过自动化流程生成新的评估数据集，并进行系统过滤和优化，确保辅助数据的准确性。2) 基准测试：使用MSBench评估现有的多模态大语言模型，分析其在长视频故事生成方面的不足。3) 模型改进：提出新的模型架构和方法，以更好地处理长视频和辅助信息，并在MSBench上进行验证。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一种创新的自动数据集生成方法，能够以较低的成本生成高质量、带辅助信息的多模态故事生成数据集。这种方法显著减少了人工标注的工作量，并保证了数据集的规模和多样性。此外，针对长视频故事生成任务，论文还提出了新的模型架构和方法。
关键设计：数据集生成过程中，采用了自动化脚本从现有视频数据集中提取视频片段，并利用预训练模型自动生成辅助信息，例如视频描述、关键帧等。为了保证数据的质量，论文还设计了过滤机制，去除低质量的视频和辅助信息。在模型设计方面，具体的技术细节未知，摘要中只提到提出了新的模型架构和方法来更好地处理整个过程。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，现有的多模态大语言模型在MSBench基准测试上表现不佳，突显了其在长视频故事生成方面的不足。论文提出的新模型架构和方法在MSBench上取得了显著的改进，证明了其有效性。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未提及，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于视频内容理解、智能创作、娱乐媒体等领域。例如，可以用于自动生成电影或电视剧的剧情梗概、创作短视频脚本、为视频内容添加字幕和解说等。未来，该技术有望进一步提升多模态大语言模型在视频理解和生成方面的能力，推动相关领域的发展。
📄 摘要（原文）
In recent years, large-scale models have achieved significant advancements, accompanied by the emergence of numerous high-quality benchmarks for evaluating various aspects of their comprehension abilities. However, most existing benchmarks primarily focus on spatial understanding in static image tasks. While some benchmarks extend evaluations to temporal tasks, they fall short in assessing text generation under complex contexts involving long videos and rich auxiliary information. To address this limitation, we propose a novel benchmark: the Multi-modal Story Generation Benchmark (MSBench), designed to evaluate text generation capabilities in scenarios enriched with auxiliary information. Our work introduces an innovative automatic dataset generation method to ensure the availability of accurate auxiliary information. On one hand, we leverage existing datasets and apply automated processes to generate new evaluation datasets, significantly reducing manual efforts. On the other hand, we refine auxiliary data through systematic filtering and utilize state-of-the-art models to ensure the fairness and accuracy of the ground-truth datasets. Our experiments reveal that current Multi-modal Large Language Models (MLLMs) perform suboptimally under the proposed evaluation metrics, highlighting significant gaps in their capabilities. To address these challenges, we propose a novel model architecture and methodology to better handle the overall process, demonstrating improvements on our benchmark.