Semantic Frame Aggregation-based Transformer for Live Video Comment Generation

📄 arXiv: 2510.26978v1 📥 PDF

作者: Anam Fatima, Yi Yu, Janak Kapuriya, Julien Lalanne, Jainendra Shukla

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-10-30

💡 一句话要点

提出基于语义帧聚合Transformer的SFAT模型，用于生成直播视频评论。

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

关键词: 直播视频评论生成 语义帧聚合 Transformer 多模态学习 CLIP 跨注意力机制 视频理解 自然语言生成

📋 核心要点

  1. 现有方法在生成直播视频评论时，未能充分考虑视频帧与观众互动之间的语义相关性，导致生成的评论与上下文关联性较弱。
  2. 论文提出SFAT模型，利用CLIP的多模态知识，通过语义帧聚合机制，对视频帧进行加权，从而突出关键帧，提升评论的上下文相关性。
  3. 论文构建了一个大规模、多样化的英语直播视频评论数据集，并通过实验证明了SFAT模型在生成评论方面的有效性，优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于生成直播视频评论的基于语义帧聚合Transformer（SFAT）模型。直播评论在Twitch等平台上的视频流中越来越受欢迎，通过动态交互增强了观众的参与度。然而，自动生成符合语境的评论仍然是一个具有挑战性的任务。视频流包含大量数据和无关内容。现有方法倾向于忽略一个重要方面，即优先考虑与正在进行的观众互动最相关的视频帧。这种优先级对于生成符合语境的评论至关重要。SFAT模型利用CLIP的视觉-文本多模态知识来生成评论，并根据视频帧与正在进行的观众对话的语义相关性为其分配权重。它采用了一种有效的帧加权求和技术来强调信息丰富的帧，同时减少对不相关帧的关注。最后，带有跨注意力机制的评论解码器确保生成的评论反映了来自聊天和视频的上下文线索。此外，为了解决现有数据集的局限性（主要集中于中文内容和有限的视频类别），我们构建了一个大规模、多样化的多模态英语视频评论数据集。该数据集从Twitch提取，涵盖11个视频类别，总计438小时和320万条评论。通过将我们的SFAT模型与现有方法进行比较，证明了其在从直播视频和正在进行的对话上下文中生成评论方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决直播视频评论自动生成的问题，现有方法的痛点在于无法有效区分视频帧的重要性，导致生成的评论与上下文关联性较差，无法准确反映观众的关注点。

核心思路：论文的核心思路是利用视频帧与观众对话之间的语义相关性，对视频帧进行加权，从而突出与观众互动最相关的帧。通过这种方式，模型可以更加关注关键信息，生成更符合语境的评论。

技术框架：SFAT模型主要包含以下几个模块：1) 视频帧编码器：利用预训练的CLIP模型提取视频帧的视觉特征。2) 语义帧聚合模块：计算每个视频帧与观众对话的语义相关性，并据此对视频帧进行加权。3) 评论解码器：利用跨注意力机制，融合视频和对话信息，生成最终的评论。

关键创新：论文的关键创新在于提出了语义帧聚合机制，该机制能够根据视频帧与观众对话的语义相关性，动态地调整视频帧的权重，从而使模型更加关注关键信息。这种方法能够有效地提升生成评论的上下文相关性。

关键设计：语义帧聚合模块的关键设计在于如何计算视频帧与观众对话的语义相关性。论文采用了一种基于余弦相似度的计算方法，将视频帧和观众对话分别编码为向量，然后计算它们之间的余弦相似度，作为视频帧的权重。评论解码器采用Transformer结构，并引入了跨注意力机制，以便更好地融合视频和对话信息。

📊 实验亮点

论文构建了一个包含438小时视频和320万条评论的大规模英语直播视频评论数据集。实验结果表明，SFAT模型在生成评论方面优于现有方法，能够生成更符合语境、更具相关性的评论。具体的性能提升数据在论文中给出，但此处未提供。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种直播平台，例如游戏直播、体育赛事直播、新闻直播等，能够自动生成与视频内容和观众互动相关的评论，提升用户参与度和观看体验。此外，该技术还可以应用于视频摘要生成、智能客服等领域，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Live commenting on video streams has surged in popularity on platforms like Twitch, enhancing viewer engagement through dynamic interactions. However, automatically generating contextually appropriate comments remains a challenging and exciting task. Video streams can contain a vast amount of data and extraneous content. Existing approaches tend to overlook an important aspect of prioritizing video frames that are most relevant to ongoing viewer interactions. This prioritization is crucial for producing contextually appropriate comments. To address this gap, we introduce a novel Semantic Frame Aggregation-based Transformer (SFAT) model for live video comment generation. This method not only leverages CLIP's visual-text multimodal knowledge to generate comments but also assigns weights to video frames based on their semantic relevance to ongoing viewer conversation. It employs an efficient weighted sum of frames technique to emphasize informative frames while focusing less on irrelevant ones. Finally, our comment decoder with a cross-attention mechanism that attends to each modality ensures that the generated comment reflects contextual cues from both chats and video. Furthermore, to address the limitations of existing datasets, which predominantly focus on Chinese-language content with limited video categories, we have constructed a large scale, diverse, multimodal English video comments dataset. Extracted from Twitch, this dataset covers 11 video categories, totaling 438 hours and 3.2 million comments. We demonstrate the effectiveness of our SFAT model by comparing it to existing methods for generating comments from live video and ongoing dialogue contexts.