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的直播视频评论生成模型，提升评论相关性。

🎯 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模型

📋 核心要点

  1. 现有直播视频评论生成方法忽略了视频帧与观众互动相关性的重要性，导致生成的评论上下文关联性较差。
  2. 论文提出SFAT模型，通过语义帧聚合机制，根据视频帧与观众对话的语义相关性进行加权，突出关键帧信息。
  3. 实验结果表明，SFAT模型在生成上下文相关的直播视频评论方面优于现有方法，并在新构建的大规模数据集上进行了验证。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于直播视频评论生成的新型语义帧聚合Transformer（SFAT）模型。该模型利用CLIP的视觉-文本多模态知识生成评论，并根据视频帧与当前观众对话的语义相关性为其分配权重。通过高效的帧加权求和技术，SFAT模型能够突出信息丰富的帧，同时减少对不相关帧的关注。此外，评论解码器采用交叉注意力机制，关注来自聊天和视频的上下文线索，确保生成的评论反映上下文信息。为了解决现有数据集的局限性，本文构建了一个大规模、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。实验结果表明，SFAT模型在直播视频和对话上下文的评论生成方面优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有直播视频评论生成方法未能充分利用视频帧与观众互动之间的语义关联，导致生成的评论缺乏针对性和上下文相关性。现有方法通常平等对待所有视频帧，忽略了某些帧可能包含更重要的上下文信息，从而影响了评论的质量。

核心思路：论文的核心思路是根据视频帧与当前观众对话的语义相关性，对视频帧进行加权聚合。通过这种方式，模型可以更加关注与观众互动密切相关的帧，从而生成更具上下文相关性的评论。这种加权聚合的思想借鉴了注意力机制，但更侧重于语义层面的相关性。

技术框架：SFAT模型主要包含三个模块：1) 视频帧编码器：利用CLIP模型提取视频帧的视觉特征。2) 语义帧聚合模块：计算每个视频帧与当前观众对话的语义相关性，并进行加权聚合。3) 评论解码器：利用交叉注意力机制，同时关注视频和对话的上下文信息，生成最终的评论。整体流程是先提取视频和对话特征，然后通过语义帧聚合模块突出关键帧，最后利用解码器生成评论。

关键创新：SFAT模型的关键创新在于语义帧聚合模块。该模块通过计算视频帧与观众对话的语义相关性，并根据相关性对视频帧进行加权聚合，从而使模型能够更加关注与观众互动密切相关的帧。这种语义感知的帧聚合方法与现有方法中平等对待所有帧的方式有本质区别。

关键设计：语义帧聚合模块的关键设计在于语义相关性的计算方式。论文采用CLIP模型提取视频帧和对话的特征，然后计算它们之间的余弦相似度作为语义相关性。此外，评论解码器采用Transformer结构，并使用交叉注意力机制来融合视频和对话的上下文信息。损失函数采用标准的交叉熵损失函数，用于训练评论生成模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SFAT模型在本文构建的大规模Twitch直播视频评论数据集上进行了评估，实验结果表明，SFAT模型在BLEU、ROUGE等指标上均优于现有方法。例如，在BLEU-4指标上，SFAT模型相比于基线模型提升了约5个百分点，证明了其在生成上下文相关评论方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各类直播平台，例如游戏直播、体育赛事直播、新闻直播等，能够自动生成与直播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，该技术还可用于视频内容理解、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.