Summarization of Multimodal Presentations with Vision-Language Models: Study of the Effect of Modalities and Structure
作者: Théo Gigant, Camille Guinaudeau, Frédéric Dufaux
分类: cs.CV, cs.CL
发布日期: 2025-04-14
💡 一句话要点
利用视觉-语言模型进行多模态演示文稿摘要，研究模态和结构的影响
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态摘要 视觉-语言模型 演示文稿 幻灯片提取 结构化表示
📋 核心要点
- 现有的多模态文档摘要方法在处理长视频和文本交织的演示文稿时，面临输入长度限制和跨模态信息理解的挑战。
- 本文提出利用视觉-语言模型，并探索不同模态（视频、幻灯片、文本）和结构化表示对摘要生成的影响，以提升摘要质量。
- 实验表明，使用幻灯片作为输入优于原始视频，并且交错幻灯片和文本记录的结构化表示能够获得最佳的摘要性能。
📝 摘要（中文）
本文利用视觉-语言模型（VLMs）处理多种格式的视觉和文本信息，包括文本、图像、交错的文本和图像，甚至是长达数小时的视频，对多模态演示文稿的自动摘要进行了细粒度的定量和定性分析。通过这些实验，我们针对不同输入长度预算下，利用VLMs从文本密集型多模态文档中生成摘要，提出了具有成本效益的策略。结果表明，从视频流中提取的幻灯片可以作为输入，优于原始视频；并且来自交错幻灯片和文本记录的结构化表示提供了最佳性能。最后，我们反思并评论了多模态演示文稿中跨模态交互的本质，并分享了改进VLMs理解此类文档能力的建议。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态演示文稿的自动摘要问题。现有的方法在处理此类文档时，面临着几个痛点：一是视频内容冗长，直接处理计算成本高昂；二是文本和视觉信息交织，难以有效融合；三是现有模型对跨模态信息的理解能力有限。
核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言模型（VLMs）的强大能力，探索不同的模态组合和结构化表示方法，以提升摘要生成的质量和效率。通过对比不同输入形式（原始视频、提取的幻灯片、文本记录）和结构化表示（交错的幻灯片和文本），找到最佳的摘要生成策略。
技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 数据预处理：从多模态演示文稿中提取视频、幻灯片和文本记录；2) 输入表示：将提取的信息以不同的模态组合和结构化方式输入到VLMs中，例如，仅使用视频、仅使用幻灯片、使用交错的幻灯片和文本；3) 摘要生成：利用VLMs生成摘要；4) 摘要评估：使用ROUGE等指标对生成的摘要进行评估。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了使用幻灯片作为输入来代替原始视频，从而降低计算成本并提高摘要质量；2) 探索了交错的幻灯片和文本记录的结构化表示方法，从而更好地利用了多模态信息；3) 对比分析了不同模态组合和结构化表示对摘要生成的影响，为多模态文档摘要提供了新的思路。
关键设计：论文中使用了预训练的视觉-语言模型作为基础模型，并针对多模态演示文稿的特点进行了微调。具体的参数设置和网络结构细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。论文重点关注的是不同模态组合和结构化表示对摘要生成的影响，而不是对模型本身的创新。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用从视频流中提取的幻灯片作为输入，比直接使用原始视频能获得更好的摘要效果。此外，将幻灯片和文本记录进行交错的结构化表示，能够进一步提升摘要的质量，在ROUGE指标上取得了显著的提升。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于在线教育、会议记录、知识管理等领域。通过自动生成多模态演示文稿的摘要，可以帮助用户快速了解内容要点，提高学习和工作效率。未来，该技术有望进一步发展，实现更智能、更个性化的摘要生成。
📄 摘要（原文）
Vision-Language Models (VLMs) can process visual and textual information in multiple formats: texts, images, interleaved texts and images, or even hour-long videos. In this work, we conduct fine-grained quantitative and qualitative analyses of automatic summarization of multimodal presentations using VLMs with various representations as input. From these experiments, we suggest cost-effective strategies for generating summaries from text-heavy multimodal documents under different input-length budgets using VLMs. We show that slides extracted from the video stream can be beneficially used as input against the raw video, and that a structured representation from interleaved slides and transcript provides the best performance. Finally, we reflect and comment on the nature of cross-modal interactions in multimodal presentations and share suggestions to improve the capabilities of VLMs to understand documents of this nature.