Prompts to Summaries: Zero-Shot Language-Guided Video Summarization

📄 arXiv: 2506.10807v1 📥 PDF

作者: Mario Barbara, Alaa Maalouf

分类: cs.CV

发布日期: 2025-06-12

💡 一句话要点

提出零-shot视频摘要方法以解决用户意图表达不足问题

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

关键词: 视频摘要 用户意图 自然语言处理 零-shot学习 多模态模型 场景分割 重要性评分

📋 核心要点

  1. 现有视频摘要方法依赖于大量训练数据，限制了其在新领域的泛化能力，且难以融入用户的自然语言意图。
  2. 本文提出的Prompts-to-Summaries方法，利用现成的VidLMs和LLMs，实现零-shot视频摘要，能够根据用户查询生成摘要。
  3. 在SumMe和TVSum数据集上，本文方法超越了所有以数据为基础的无监督方法，并在Query-Focused Video Summarization基准上表现出色。

📝 摘要（中文）

随着视频数据的爆炸性增长，灵活的用户可控摘要工具的需求日益增加，尤其是在没有领域特定训练数据的情况下。现有方法依赖于数据集，限制了其泛化能力，或无法有效融入用户通过自然语言表达的意图。本文提出了Prompts-to-Summaries，这是首个零-shot、可通过文本查询的视频摘要工具，利用现成的视频语言模型(VidLMs)生成用户引导的摘要，并通过大型语言模型(LLMs)进行判断，完全不依赖训练数据，超越了所有无监督和匹配的监督方法。我们的管道包括视频片段的场景分割、丰富的场景描述生成、利用LLM评估场景重要性以及通过新指标传播重要性分数，最终在SumMe和TVSum数据集上表现优异。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视频摘要方法对领域特定训练数据的依赖，以及无法有效捕捉用户意图的问题。现有方法往往限制了泛化能力，且难以满足用户的个性化需求。

核心思路：提出Prompts-to-Summaries方法，通过结合视频语言模型和大型语言模型，实现零-shot视频摘要。该方法能够根据用户的自然语言查询生成摘要，避免了对训练数据的依赖。

技术框架：整体流程包括四个主要模块：首先对原始视频进行场景分割；其次通过内存高效的VidLM提示生成丰富的场景描述；接着利用LLM对场景重要性进行评分；最后通过一致性和独特性两个新指标将重要性分数传播到短片段级别。

关键创新：最重要的创新在于提出了一种无需训练数据的零-shot视频摘要方法，利用现成的多模态模型和精心设计的提示与评分传播机制，显著提升了摘要的质量和用户控制能力。

关键设计：在场景描述生成中采用批处理风格的VidLM提示方案，能够处理长达数小时的视频；在重要性评分中，设计了针对场景的精确提示，以确保LLM能够有效评估场景的重要性。

📊 实验亮点

在SumMe和TVSum数据集上，Prompts-to-Summaries方法超越了所有以数据为基础的无监督方法，且在Query-Focused Video Summarization基准上表现出色，尽管未使用任何训练数据，依然在多个指标上取得了显著提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频监控、在线教育、社交媒体内容管理等，能够为用户提供个性化的视频摘要服务，提升信息获取效率。未来，该方法可能推动视频摘要技术的广泛应用，尤其是在需要快速理解长视频内容的场景中。

📄 摘要（原文）

The explosive growth of video data intensified the need for flexible user-controllable summarization tools that can operate without domain-specific training data. Existing methods either rely on datasets, limiting generalization, or cannot incorporate user intent expressed in natural language. We introduce Prompts-to-Summaries: the first zero-shot, text-queryable video summarizer that converts off-the-shelf video-language models (VidLMs) captions into user-guided skims via large language models (LLMs) judging, without the use of training data at all, beating all unsupervised and matching supervised methods. Our pipeline (i) segments raw video footage into coherent scenes, (ii) generates rich scene-level descriptions through a memory-efficient, batch-style VidLM prompting scheme that scales to hours-long videos on a single GPU, (iii) leverages an LLM as a judge to assign scene-level importance scores under a carefully crafted prompt, and finally, (iv) propagates those scores to short segments level via two new metrics: consistency (temporal coherency) and uniqueness (novelty), yielding fine-grained frame importance. On SumMe and TVSum, our data-free approach surpasses all prior data-hungry unsupervised methods. It also performs competitively on the Query-Focused Video Summarization (QFVS) benchmark, despite using no training data and the competing methods requiring supervised frame-level importance. To spur further research, we release VidSum-Reason, a new query-driven dataset featuring long-tailed concepts and multi-step reasoning; our framework attains robust F1 scores and serves as the first challenging baseline. Overall, our results demonstrate that pretrained multimodal models, when orchestrated with principled prompting and score propagation, already provide a powerful foundation for universal, text-queryable video summarization.