An Ensemble Approach to Short-form Video Quality Assessment Using Multimodal LLM

📄 arXiv: 2412.18060v1 📥 PDF

作者: Wen Wen, Yilin Wang, Neil Birkbeck, Balu Adsumilli

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-24

备注: Accepted by ICASSP 2025

💡 一句话要点

提出基于多模态LLM的短视频质量评估集成方法，提升泛化性能。

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

关键词: 短视频质量评估 多模态LLM 集成学习 视频质量 无参考视频质量评估

📋 核心要点

  1. 现有BVQA模型在短视频质量评估中面临内容多样、编辑风格各异和伪影多样的挑战，泛化能力不足。
  2. 利用预训练MLLM的强大泛化能力，结合帧预处理和采样技术，并提出轻量级集成方法。
  3. 实验结果表明，该集成方法具有优越的泛化性能，并揭示了现有BVQA模型未充分表示的视频特征。

📝 摘要（中文）

短视频因其内容多样、编辑风格各异以及存在多种伪影，给基于学习的无参考视频质量评估(BVQA)模型带来了巨大挑战。多模态大型语言模型(MLLM)以其卓越的泛化能力，为此提供了一个有希望的解决方案。本文着重于有效利用预训练的MLLM进行短视频质量评估，研究了预处理和响应可变性的影响，并深入探讨了将MLLM与BVQA模型相结合的方法。我们首先研究了帧预处理和采样技术如何影响MLLM的性能。然后，我们引入了一种轻量级的基于学习的集成方法，该方法自适应地整合来自MLLM和最先进的BVQA模型的预测。结果表明，所提出的集成方法具有优越的泛化性能。此外，对内容感知集成权重的分析表明，现有BVQA模型并未完全表示某些视频特征，揭示了进一步改进BVQA模型的潜在方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决短视频质量评估问题，现有BVQA模型难以应对短视频内容多样性、编辑风格差异大以及存在多种伪影的挑战，导致泛化能力不足。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的多模态大型语言模型（MLLM）的强大泛化能力，并将其与现有的BVQA模型进行集成，从而提高短视频质量评估的准确性和鲁棒性。通过分析MLLM的响应可变性以及不同预处理方法的影响，更好地利用MLLM的优势。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 视频帧预处理和采样：研究不同的帧预处理和采样策略对MLLM性能的影响。2) MLLM特征提取：利用预训练的MLLM提取视频帧的视觉特征。3) BVQA模型预测：使用现有的BVQA模型对视频进行质量评估。4) 集成学习：设计一种轻量级的学习型集成方法，自适应地融合MLLM和BVQA模型的预测结果。

关键创新：该方法的关键创新在于提出了一种轻量级的学习型集成方法，能够自适应地融合MLLM和BVQA模型的预测结果。这种集成方法能够充分利用MLLM的泛化能力和BVQA模型的专业知识，从而提高短视频质量评估的准确性和鲁棒性。此外，论文还分析了内容感知集成权重，揭示了现有BVQA模型未充分表示的视频特征。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 帧预处理和采样策略的选择，例如选择哪些帧、如何进行缩放等。2) MLLM的选择和使用，例如选择哪个预训练的MLLM、如何输入视频帧等。3) 集成学习方法的具体实现，例如使用什么模型进行集成、如何训练集成模型等。4) 损失函数的设计，例如使用什么损失函数来训练集成模型，以提高其预测准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的集成方法在短视频质量评估任务上取得了优越的泛化性能。通过内容感知集成权重的分析，发现现有BVQA模型未能充分表示某些视频特征，为进一步改进BVQA模型提供了方向。具体性能提升数据未知，但强调了泛化性能的提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于短视频平台的内容审核、质量评估和推荐系统。通过更准确地评估短视频质量，可以提升用户体验，优化内容推荐，并有效过滤低质量内容。此外，该方法还可以扩展到其他视频质量评估领域，例如直播、监控视频等。

📄 摘要（原文）

The rise of short-form videos, characterized by diverse content, editing styles, and artifacts, poses substantial challenges for learning-based blind video quality assessment (BVQA) models. Multimodal large language models (MLLMs), renowned for their superior generalization capabilities, present a promising solution. This paper focuses on effectively leveraging a pretrained MLLM for short-form video quality assessment, regarding the impacts of pre-processing and response variability, and insights on combining the MLLM with BVQA models. We first investigated how frame pre-processing and sampling techniques influence the MLLM's performance. Then, we introduced a lightweight learning-based ensemble method that adaptively integrates predictions from the MLLM and state-of-the-art BVQA models. Our results demonstrated superior generalization performance with the proposed ensemble approach. Furthermore, the analysis of content-aware ensemble weights highlighted that some video characteristics are not fully represented by existing BVQA models, revealing potential directions to improve BVQA models further.