SD-VSum: A Method and Dataset for Script-Driven Video Summarization
作者: Manolis Mylonas, Evlampios Apostolidis, Vasileios Mezaris
分类: cs.CV, cs.AI, cs.MM
发布日期: 2025-05-06 (更新: 2025-09-22)
备注: In ACM Multimedia 2025, DOI:10.1145/3746027.3755821
💡 一句话要点
提出SD-VSum：一种脚本驱动的视频摘要方法与数据集，实现用户定制化视频摘要。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频摘要 脚本驱动 跨模态注意力 自然语言处理 视频内容理解
📋 核心要点
- 现有视频摘要方法难以根据用户需求定制摘要内容，缺乏灵活性。
- 提出SD-VSum，利用跨模态注意力融合视觉和文本信息，实现脚本驱动的视频摘要。
- 实验表明，SD-VSum在性能上优于现有方法，能够生成更符合用户需求的视频摘要。
📝 摘要（中文）
本文提出了脚本驱动的视频摘要任务，旨在通过选择与用户提供的脚本最相关的部分来生成完整视频的摘要，该脚本概述了所需摘要的视觉内容。此外，我们扩展了最近引入的大规模通用视频摘要数据集(VideoXum)，通过生成对每个人工标注摘要的自然语言描述，使其与所提出的任务兼容。这样，可用的“视频、摘要和摘要描述”三元组可用于训练一种能够为给定视频生成不同摘要的方法，这些摘要由提供的关于每个摘要内容的脚本驱动。最后，我们开发了一种新的脚本驱动视频摘要网络架构(SD-VSum)，该架构采用跨模态注意力机制来对齐和融合来自视觉和文本模态的信息。实验结果表明，SD-VSum相对于文献中用于查询驱动和通用（单模态和多模态）摘要的最先进方法具有先进的性能，并证明了其生成适应每个用户关于其内容需求的视频摘要的能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频摘要方法，如通用视频摘要和查询驱动视频摘要，无法根据用户提供的具体脚本生成定制化的摘要。用户需要能够指定摘要中包含的视觉内容，而现有方法缺乏这种灵活性。因此，该论文旨在解决如何根据用户提供的脚本（即摘要内容的自然语言描述）生成视频摘要的问题。
核心思路：核心思路是利用跨模态注意力机制，将视频的视觉信息和用户提供的脚本信息进行对齐和融合。通过这种方式，模型可以理解脚本中描述的视觉内容，并从原始视频中选择与脚本最相关的片段，从而生成符合用户需求的摘要。这种方法的核心在于建立视觉和文本之间的关联，使得模型能够根据文本描述来理解视频内容。
技术框架：SD-VSum的整体架构包含以下几个主要模块：1) 视频特征提取模块：用于提取视频帧的视觉特征。2) 文本特征提取模块：用于提取用户提供脚本的文本特征。3) 跨模态注意力模块：用于对齐和融合视觉和文本特征，学习视频帧与脚本之间的相关性。4) 摘要生成模块：根据学习到的相关性，选择与脚本最相关的视频帧，生成最终的视频摘要。
关键创新：SD-VSum的关键创新在于其跨模态注意力机制，该机制能够有效地对齐和融合视觉和文本信息。与传统的单模态或多模态摘要方法不同，SD-VSum能够根据用户提供的脚本动态地调整摘要内容，从而实现用户定制化的视频摘要。此外，该论文还扩展了VideoXum数据集，使其适用于脚本驱动的视频摘要任务。
关键设计：SD-VSum使用了预训练的视觉特征提取器（例如，从ImageNet预训练的CNN）来提取视频帧的视觉特征。文本特征提取器可以使用预训练的语言模型（例如，BERT或GPT）。跨模态注意力模块可以使用Transformer架构，通过自注意力机制学习视觉和文本特征之间的相关性。摘要生成模块可以使用序列到序列模型，根据学习到的相关性选择视频帧。损失函数可以包括重构损失和对比损失，以确保生成的摘要既能准确地反映原始视频的内容，又能与用户提供的脚本保持一致。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SD-VSum在脚本驱动的视频摘要任务上表现出色，显著优于现有的查询驱动和通用视频摘要方法。实验结果表明，SD-VSum能够生成更符合用户需求的视频摘要，证明了其跨模态注意力机制的有效性。具体性能提升数据未知，但论文强调了其相对于SOTA方法的“advanced performance”。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多个领域，如新闻视频摘要、教育视频内容提取、电影预告片生成等。用户可以根据自身需求，通过提供脚本来定制视频摘要，从而快速获取所需信息。该技术还可用于视频检索，根据用户提供的文本描述，快速找到相关的视频片段。未来，该技术有望在智能视频编辑、个性化视频推荐等领域发挥更大的作用。
📄 摘要（原文）
In this work, we introduce the task of script-driven video summarization, which aims to produce a summary of the full-length video by selecting the parts that are most relevant to a user-provided script outlining the visual content of the desired summary. Following, we extend a recently-introduced large-scale dataset for generic video summarization (VideoXum) by producing natural language descriptions of the different human-annotated summaries that are available per video. In this way we make it compatible with the introduced task, since the available triplets of ``video, summary and summary description'' can be used for training a method that is able to produce different summaries for a given video, driven by the provided script about the content of each summary. Finally, we develop a new network architecture for script-driven video summarization (SD-VSum), that employs a cross-modal attention mechanism for aligning and fusing information from the visual and text modalities. Our experimental evaluations demonstrate the advanced performance of SD-VSum against SOTA approaches for query-driven and generic (unimodal and multimodal) summarization from the literature, and document its capacity to produce video summaries that are adapted to each user's needs about their content.