EditIQ: Automated Cinematic Editing of Static Wide-Angle Videos via Dialogue Interpretation and Saliency Cues

📄 arXiv: 2502.02172v1 📥 PDF

作者: Rohit Girmaji, Bhav Beri, Ramanathan Subramanian, Vineet Gandhi

分类: cs.MM, cs.CV, cs.HC

发布日期: 2025-02-04

备注: Accepted at 30th International Conference on Intelligent User Interfaces (IUI 25)

DOI: 10.1145/3708359.3712113

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

EditIQ：基于对话理解和显著性线索的静态广角视频自动电影化剪辑

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

关键词: 视频剪辑 自动编辑 对话理解 视觉显著性 电影化剪辑

📋 核心要点

  1. 现有静态广角视频剪辑方法缺乏对场景语义的理解，难以实现电影化的自动剪辑。
  2. EditIQ利用LLM进行对话理解，结合视觉显著性预测，指导虚拟摄像机镜头的选择和编辑。
  3. 实验表明，EditIQ在BBC Old School数据集和戏剧表演视频上，能有效生成具有电影感的视频剪辑。

📝 摘要（中文）

本文提出EditIQ，一个全自动框架，用于对通过固定、大视场和高分辨率相机捕获的场景进行电影化剪辑。EditIQ首先从静态相机馈送中生成多个虚拟馈送，模拟一个摄影师团队。这些被称为“样片”的虚拟摄像机镜头随后使用自动编辑算法进行组装，该算法的目标是向观众呈现最生动的场景内容。为了理解关键场景元素并指导编辑过程，我们采用了一种双管齐下的方法：（1）基于大型语言模型（LLM）的对话理解模块，用于分析对话流程，以及（2）视觉显著性预测，用于识别有意义的场景元素和由此产生的摄像机镜头。然后，我们将电影视频编辑表述为镜头选择上的能量最小化问题，其中电影约束决定了镜头选择、过渡和连续性。EditIQ综合了原始叙事的审美和视觉上引人注目的表示，同时保持了电影的连贯性和流畅的观看体验。通过对BBC Old School数据集和11个戏剧表演视频进行的涉及20名参与者的心理物理学研究，证明了EditIQ相对于竞争基线的有效性。EditIQ的视频样本可以在https://editiq-ave.github.io/找到。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法难以从静态广角视频中自动生成具有电影感的剪辑。痛点在于缺乏对场景语义的理解，无法有效选择和组合镜头，导致剪辑效果不佳，缺乏吸引力。

核心思路：EditIQ的核心思路是结合对话理解和视觉显著性，模拟一个虚拟摄影团队，并根据电影剪辑规则自动选择和组合镜头。通过理解对话内容和识别显著性区域，更好地把握场景的关键信息，从而生成更具吸引力的剪辑。

技术框架：EditIQ的整体框架包含以下几个主要模块：1) 虚拟摄像机镜头生成：从静态广角视频中生成多个虚拟摄像机镜头，模拟不同角度和焦距的拍摄效果。2) 对话理解模块：使用大型语言模型（LLM）分析对话流程，提取关键信息，如说话人、情感等。3) 视觉显著性预测模块：预测视频帧中的显著性区域，识别重要的视觉元素。4) 镜头选择和编辑模块：基于对话理解和视觉显著性信息，以及电影剪辑规则，选择最佳镜头并进行组合，生成最终的视频剪辑。该模块将电影视频编辑表述为镜头选择上的能量最小化问题。

关键创新：EditIQ的关键创新在于将大型语言模型（LLM）引入到静态广角视频的自动剪辑中，通过对话理解来指导镜头选择和编辑。与传统方法相比，EditIQ能够更好地理解场景的语义信息，从而生成更具电影感的剪辑。

关键设计：EditIQ的关键设计包括：1) 使用预训练的LLM进行对话理解，并针对视频剪辑任务进行微调。2) 使用显著性预测模型来识别视频帧中的重要区域。3) 定义了一系列电影剪辑规则，如镜头长度、过渡方式、连续性等，并将这些规则转化为能量函数，用于指导镜头选择和编辑。能量最小化问题通过优化算法求解，得到最佳的镜头组合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

通过心理物理学研究，EditIQ在BBC Old School数据集和11个戏剧表演视频上进行了评估。实验结果表明，EditIQ生成的视频剪辑在视觉吸引力、信息传达和电影感等方面均优于竞争基线。具体而言，用户对EditIQ剪辑的视频的整体满意度显著高于其他方法。

🎯 应用场景

EditIQ可应用于各种场景，如自动生成会议录像、监控视频的精彩片段，以及戏剧表演的电影化剪辑。该技术能够降低视频编辑的成本和门槛，使更多人能够轻松制作出高质量的视频内容。未来，EditIQ有望集成到智能监控系统、远程教育平台等应用中，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

We present EditIQ, a completely automated framework for cinematically editing scenes captured via a stationary, large field-of-view and high-resolution camera. From the static camera feed, EditIQ initially generates multiple virtual feeds, emulating a team of cameramen. These virtual camera shots termed rushes are subsequently assembled using an automated editing algorithm, whose objective is to present the viewer with the most vivid scene content. To understand key scene elements and guide the editing process, we employ a two-pronged approach: (1) a large language model (LLM)-based dialogue understanding module to analyze conversational flow, coupled with (2) visual saliency prediction to identify meaningful scene elements and camera shots therefrom. We then formulate cinematic video editing as an energy minimization problem over shot selection, where cinematic constraints determine shot choices, transitions, and continuity. EditIQ synthesizes an aesthetically and visually compelling representation of the original narrative while maintaining cinematic coherence and a smooth viewing experience. Efficacy of EditIQ against competing baselines is demonstrated via a psychophysical study involving twenty participants on the BBC Old School dataset plus eleven theatre performance videos. Video samples from EditIQ can be found at https://editiq-ave.github.io/.