Pretrained Image-Text Models are Secretly Video Captioners
作者: Chunhui Zhang, Yiren Jian, Zhongyu Ouyang, Soroush Vosoughi
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2025-02-19
备注: Accepted to the 2025 Annual Conference of the Nations of the Americas Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL 2025). The first two authors contributed equally and were listed in random order
💡 一句话要点
利用预训练图像-文本模型，仅需少量视频数据即可实现高性能视频字幕生成
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频字幕生成 预训练模型 图像-文本模型 低资源学习 多模态学习
📋 核心要点
- 视频字幕生成模型训练成本高，且难以有效捕捉视频的时序动态信息。
- 该论文提出一种高效方法，通过少量视频数据微调预训练图像-文本模型，使其具备视频字幕生成能力。
- 实验结果表明，该方法在多个视频字幕生成基准测试中取得了领先性能，尤其是在低资源场景下。
📝 摘要（中文）
开发视频字幕生成模型计算成本高昂，视频的动态特性也使得设计能够有效描述这些序列的多模态模型变得复杂。然而，我们发现，通过使用最少的计算资源，并且无需对视频动态特性进行复杂修改，基于图像的模型可以被重新用于超越几种专门的视频字幕生成系统。我们改进后的模型在主要基准测试中表现出色，在MSRVTT和MSVD上排名第二，在VATEX上排名第三。通过仅使用6000个视频-文本对对典型的图像字幕生成模型BLIP2进行后训练，并简单地连接帧（数据量远少于其他使用250万到1.44亿对数据的方法），我们将其转化为一个有竞争力的视频字幕生成器。从资源优化的角度来看，这项视频字幕生成研究侧重于三个基本因素：优化模型规模、最大化数据效率以及整合强化学习。这项广泛的研究表明，一种轻量级的、基于图像的适配策略可以与最先进的视频字幕生成系统相媲美，为低资源场景提供了一种实用的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：视频字幕生成任务旨在根据给定的视频内容生成一段描述性文字。现有方法通常需要大量的视频-文本配对数据进行训练，计算资源消耗巨大，并且难以有效捕捉视频中的时序动态信息。因此，如何在低资源条件下，利用有限的计算资源，高效地训练出高性能的视频字幕生成模型是一个重要的挑战。
核心思路：该论文的核心思路是利用预训练的图像-文本模型，通过少量视频数据进行微调，使其具备视频字幕生成能力。作者认为，预训练的图像-文本模型已经具备了强大的视觉和语言理解能力，只需要少量视频数据进行适配，就可以有效地捕捉视频中的关键信息，并生成准确的字幕。
技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个步骤：1）选择一个预训练的图像-文本模型，例如BLIP2；2）将视频分解为一系列帧；3）将这些帧简单地连接起来，作为图像-文本模型的输入；4）使用少量的视频-文本配对数据对模型进行微调，使其适应视频字幕生成任务；5）可选地，可以使用强化学习进一步优化模型的性能。
关键创新：该论文的关键创新在于，它证明了预训练的图像-文本模型可以通过少量视频数据进行微调，从而实现高性能的视频字幕生成。这种方法极大地降低了视频字幕生成模型的训练成本，并且在低资源场景下具有很强的实用性。此外，该方法还避免了复杂的视频动态建模，简化了模型的设计。
关键设计：在具体实现中，作者使用了BLIP2作为预训练的图像-文本模型，并简单地将视频帧连接起来作为模型的输入。在微调过程中，作者使用了交叉熵损失函数来优化模型的参数。此外，作者还探索了使用强化学习来进一步优化模型的性能，例如使用CIDEr作为奖励函数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在MSRVTT和MSVD数据集上取得了第二名的成绩，在VATEX数据集上取得了第三名的成绩。值得注意的是，该方法仅使用了6000个视频-文本对进行微调，而其他方法通常需要数百万甚至上亿的数据。这表明该方法具有很高的数据效率，可以在低资源条件下取得优异的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于视频内容理解、智能视频监控、视频搜索、辅助内容创作等领域。例如，可以用于自动生成新闻视频的字幕，帮助听力障碍人士理解视频内容，或者用于视频搜索引擎，根据视频内容生成关键词，提高搜索效率。该方法在低资源场景下的优势，使其在算力受限的边缘设备上部署成为可能，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Developing video captioning models is computationally expensive. The dynamic nature of video also complicates the design of multimodal models that can effectively caption these sequences. However, we find that by using minimal computational resources and without complex modifications to address video dynamics, an image-based model can be repurposed to outperform several specialised video captioning systems. Our adapted model demonstrates top tier performance on major benchmarks, ranking 2nd on MSRVTT and MSVD, and 3rd on VATEX. We transform it into a competitive video captioner by post training a typical image captioning model BLIP2 with only 6,000 video text pairs and simply concatenating frames (significantly fewer data than other methods), which use 2.5 to 144 million pairs. From a resource optimization perspective, this video captioning study focuses on three fundamental factors: optimizing model scale, maximizing data efficiency, and incorporating reinforcement learning. This extensive study demonstrates that a lightweight, image based adaptation strategy can rival state-of-the-art video captioning systems, offering a practical solution for low-resource scenarios.