TV-Dialogue: Crafting Theme-Aware Video Dialogues with Immersive Interaction
作者: Sai Wang, Fan Ma, Xinyi Li, Hehe Fan, Yu Wu
分类: cs.CV
发布日期: 2025-01-31
💡 一句话要点
提出TV-Dialogue框架，用于生成主题感知的沉浸式视频对话
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频对话生成 主题感知 多模态Agent 沉浸式交互 零样本学习
📋 核心要点
- 视频对话生成任务仍待探索，面临着如何保证生成对话与视频内容和用户指定主题对齐的挑战。
- TV-Dialogue通过构建多模态Agent框架，使视频角色能够进行实时沉浸式交互，从而理解视频内容并生成主题对齐的对话。
- 实验结果表明，TV-Dialogue能够以零样本方式为各种长度和主题的视频生成对话，优于直接使用现有的大语言模型。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新的任务：主题感知的视频对话生成（TVDC），旨在生成与视频内容对齐并符合用户指定主题的新对话。为此，我们提出了TV-Dialogue，一种新颖的多模态Agent框架，通过实现视频角色之间的实时沉浸式交互，确保主题对齐（即对话围绕主题展开）和视觉一致性（即对话与视频中角色的情感和行为相匹配），从而准确理解视频内容并生成符合给定主题的新对话。为了评估生成的对话，我们提出了一个具有高准确性、可解释性和可靠性的多粒度评估基准。大量实验表明，TV-Dialogue可以零样本方式为任何长度和任何主题的视频生成对话，而无需训练。我们的研究结果强调了TV-Dialogue在视频再创作、电影配音以及下游多模态任务中的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在视频对话生成方面存在不足，尤其是在保证生成对话与视频内容和用户指定主题对齐方面。直接使用大型语言模型（LLMs）可能无法充分理解视频中的视觉信息，导致生成的对话与视频内容不一致，或者偏离用户指定的主题。因此，该论文旨在解决如何生成既符合视频内容，又符合用户指定主题的视频对话的问题。
核心思路：论文的核心思路是构建一个多模态Agent框架，使视频中的角色能够进行实时的沉浸式交互。通过让角色之间进行对话，可以更好地理解视频的内容和角色的情感、行为，从而生成更符合视频内容和用户指定主题的对话。这种沉浸式交互能够模拟真实场景，使生成的对话更自然、更合理。
技术框架：TV-Dialogue框架包含以下主要模块：1) 视频内容理解模块：用于提取视频中的视觉信息，包括人物、场景、动作等。2) 主题理解模块：用于理解用户指定的主题，并将其转化为可用于对话生成的表示。3) 角色交互模块：该模块是核心，它模拟视频角色之间的实时对话，并根据视频内容和主题进行调整。4) 对话生成模块：根据角色交互的结果，生成最终的对话。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了基于沉浸式交互的视频对话生成方法。与以往直接使用LLMs的方法不同，TV-Dialogue通过模拟角色之间的对话，更好地理解视频内容和主题，从而生成更符合要求的对话。此外，该论文还提出了一个多粒度的评估基准，用于评估生成的对话的质量。
关键设计：在角色交互模块中，论文可能采用了强化学习或模仿学习等技术，以训练Agent进行对话。损失函数可能包括主题对齐损失、视觉一致性损失和对话流畅性损失。具体的网络结构未知，但可以推测使用了Transformer等模型来处理多模态信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
TV-Dialogue在自建数据集上进行了实验，结果表明，该方法能够以零样本方式为各种长度和主题的视频生成对话，优于直接使用现有的大语言模型。具体的性能数据未知，但论文强调了TV-Dialogue在主题对齐和视觉一致性方面的优势。该方法无需训练即可应用于新的视频和主题，具有很强的泛化能力。
🎯 应用场景
TV-Dialogue具有广泛的应用前景，例如视频再创作，可以根据用户指定的主题，为现有视频生成新的对话，从而改变视频的叙事方式。在电影配音方面，TV-Dialogue可以自动生成符合角色情感和行为的对话，提高配音效率。此外，TV-Dialogue还可以应用于下游多模态任务，例如视频摘要、视频问答等，提升这些任务的性能。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in LLMs have accelerated the development of dialogue generation across text and images, yet video-based dialogue generation remains underexplored and presents unique challenges. In this paper, we introduce Theme-aware Video Dialogue Crafting (TVDC), a novel task aimed at generating new dialogues that align with video content and adhere to user-specified themes. We propose TV-Dialogue, a novel multi-modal agent framework that ensures both theme alignment (i.e., the dialogue revolves around the theme) and visual consistency (i.e., the dialogue matches the emotions and behaviors of characters in the video) by enabling real-time immersive interactions among video characters, thereby accurately understanding the video content and generating new dialogue that aligns with the given themes. To assess the generated dialogues, we present a multi-granularity evaluation benchmark with high accuracy, interpretability and reliability, demonstrating the effectiveness of TV-Dialogue on self-collected dataset over directly using existing LLMs. Extensive experiments reveal that TV-Dialogue can generate dialogues for videos of any length and any theme in a zero-shot manner without training. Our findings underscore the potential of TV-Dialogue for various applications, such as video re-creation, film dubbing and its use in downstream multimodal tasks.