From Shots to Stories: LLM-Assisted Video Editing with Unified Language Representations

📄 arXiv: 2505.12237v1 📥 PDF

作者: Yuzhi Li, Haojun Xu, Feng Tian

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-18

💡 一句话要点

提出L-Storyboard，利用LLM进行视频编辑，解决视觉信息与语言推理的鸿沟

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

关键词: 视频编辑 大型语言模型 视觉语言模型 中间表示 镜头序列排序

📋 核心要点

  1. 现有视频编辑方法难以有效利用LLM的推理能力，缺乏视觉信息到语言描述的桥梁。
  2. 提出L-Storyboard中间表示，将视频镜头转化为结构化语言描述，便于LLM理解和处理。
  3. 引入StoryFlow策略，将发散性任务转化为收敛性选择，提升了任务准确性和逻辑一致性。

📝 摘要（中文）

本文首次系统性地研究了大型语言模型（LLM）在视频编辑中的应用。为了弥合视觉信息和基于语言的推理之间的差距，我们引入了L-Storyboard，一种中间表示，将离散的视频镜头转换为适合LLM处理的结构化语言描述。我们将视频编辑任务分为收敛任务和发散任务，重点关注三个核心任务：镜头属性分类、下一镜头选择和镜头序列排序。为了解决发散任务输出的固有不稳定性，我们提出了StoryFlow策略，将发散的多路径推理过程转化为收敛的选择机制，有效地提高了任务的准确性和逻辑连贯性。实验结果表明，L-Storyboard有助于视觉信息和语言描述之间更稳健的映射，显著提高了视频编辑任务的可解释性和隐私保护。此外，StoryFlow增强了镜头序列排序的逻辑一致性和输出稳定性，突显了LLM在智能视频编辑中的巨大潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频编辑方法在利用大型语言模型（LLM）进行推理方面存在不足，主要痛点在于视觉信息和语言描述之间存在鸿沟，导致LLM难以直接应用于视频编辑任务。具体而言，如何将离散的视频镜头信息转化为LLM能够理解和处理的结构化语言描述，以及如何解决视频编辑任务中发散性输出的不稳定性，是亟待解决的问题。

核心思路：本文的核心思路是引入一种中间表示L-Storyboard，将视频镜头转化为结构化的语言描述，从而弥合视觉信息和语言推理之间的差距。此外，针对视频编辑任务中发散性输出的不稳定性问题，提出了StoryFlow策略，将发散的多路径推理过程转化为收敛的选择机制，从而提高任务的准确性和逻辑连贯性。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 视频镜头提取：将原始视频分割成一系列离散的镜头。2) L-Storyboard生成：利用视觉-语言模型（VLM）将每个镜头转化为结构化的语言描述，形成L-Storyboard。3) LLM推理：利用LLM对L-Storyboard进行推理，完成特定的视频编辑任务，例如镜头属性分类、下一镜头选择和镜头序列排序。4) StoryFlow策略：针对发散性任务，利用StoryFlow策略将多路径推理转化为收敛的选择机制。

关键创新：最重要的技术创新点在于L-Storyboard中间表示和StoryFlow策略。L-Storyboard通过结构化的语言描述，实现了视觉信息到语言推理的有效映射，使得LLM能够更好地理解和处理视频内容。StoryFlow策略则有效地解决了发散性任务输出的不稳定性问题，提高了任务的准确性和逻辑连贯性。与现有方法相比，本文的方法能够更有效地利用LLM的推理能力，实现更智能的视频编辑。

关键设计：L-Storyboard的设计关键在于如何选择合适的VLM以及如何构建结构化的语言描述。StoryFlow策略的关键在于如何将多路径推理转化为收敛的选择机制，例如可以通过引入一个评分函数来评估不同路径的质量，并选择得分最高的路径。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，L-Storyboard能够有效提高视频编辑任务的可解释性和隐私保护。在镜头序列排序任务中，StoryFlow策略显著提高了逻辑一致性和输出稳定性。具体性能数据未知，但论文强调了L-Storyboard和StoryFlow在各自任务中的显著提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能视频编辑、视频内容理解、自动化视频生成等领域。例如，可以利用该技术自动生成视频摘要、根据用户需求编辑视频内容、以及进行视频内容分析和推荐。该研究有助于提高视频编辑的效率和智能化水平，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) and Vision-Language Models (VLMs) have demonstrated remarkable reasoning and generalization capabilities in video understanding; however, their application in video editing remains largely underexplored. This paper presents the first systematic study of LLMs in the context of video editing. To bridge the gap between visual information and language-based reasoning, we introduce L-Storyboard, an intermediate representation that transforms discrete video shots into structured language descriptions suitable for LLM processing. We categorize video editing tasks into Convergent Tasks and Divergent Tasks, focusing on three core tasks: Shot Attributes Classification, Next Shot Selection, and Shot Sequence Ordering. To address the inherent instability of divergent task outputs, we propose the StoryFlow strategy, which converts the divergent multi-path reasoning process into a convergent selection mechanism, effectively enhancing task accuracy and logical coherence. Experimental results demonstrate that L-Storyboard facilitates a more robust mapping between visual information and language descriptions, significantly improving the interpretability and privacy protection of video editing tasks. Furthermore, StoryFlow enhances the logical consistency and output stability in Shot Sequence Ordering, underscoring the substantial potential of LLMs in intelligent video editing.