Empowering Video Translation using Multimodal Large Language Models
作者: Bingzheng QU, Kehai Chen, Xuefeng Bai, Min Zhang
分类: cs.CV
发布日期: 2026-04-13
💡 一句话要点
利用多模态大语言模型赋能视频翻译，克服传统流水线的局限性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频翻译 多模态大语言模型 MLLM 语义推理 语音合成 唇形同步 多模态融合
📋 核心要点
- 传统视频翻译流水线依赖多个独立模块，如语音识别、机器翻译等，导致误差累积和难以保证语义、时间、说话人身份和情感的一致性。
- 论文综述了如何利用多模态大语言模型（MLLM）赋能视频翻译，通过MLLM强大的多模态理解、推理和生成能力，实现端到端的视频翻译。
- 论文从语义推理器、表达表演者和视觉合成器三个角色对MLLM在视频翻译中的应用进行了组织和分析，并讨论了未来研究方向。
📝 摘要（中文）
视频翻译领域的最新进展进一步增强了跨语言访问视频内容的能力，其中多模态大语言模型（MLLM）正发挥着日益重要的支持作用。凭借强大的多模态理解、推理和生成能力，基于MLLM的视频翻译系统正在克服传统级联管道的局限性，后者分别处理自动语音识别、机器翻译、文本到语音和唇形同步。这些由MLLM驱动的方法不仅实现了有竞争力或更优越的翻译质量，而且在零样本设置和多说话人场景中表现出更强的鲁棒性，同时联合建模语义保真度、时间一致性、说话人身份和情感一致性。然而，尽管MLLM发展迅速，并且对通用视频语言理解进行了广泛的调查，但仍然缺乏对MLLM如何赋能视频翻译任务的重点和系统性回顾。为了填补这一空白，我们提供了第一个基于MLLM的视频翻译的全面概述，围绕三个角色进行组织：1) 语义推理器，描述了MLLM如何执行视频理解、时间推理和多模态融合；2) 表达表演者，分析了用于表达性、可控语音生成的LLM驱动和LLM增强技术；3) 视觉合成器，检查了用于高保真唇形同步和视觉对齐的不同类型的视频生成器。最后，我们讨论了视频理解、时间建模和多模态对齐方面的开放挑战，并概述了MLLM驱动的视频翻译有希望的未来研究方向。
🔬 方法详解
问题定义：视频翻译旨在将一种语言的视频内容翻译成另一种语言，同时保持语义、时间、说话人身份和情感的一致性。传统的级联流水线方法，如先进行自动语音识别（ASR），再进行机器翻译（MT），然后进行文本到语音合成（TTS）和唇形同步，存在误差累积、难以优化整体性能以及难以保证多模态一致性的问题。
核心思路：利用多模态大语言模型（MLLM）强大的多模态理解、推理和生成能力，构建端到端的视频翻译系统。MLLM能够同时处理视频、音频和文本信息，从而更好地理解视频内容，并生成高质量的翻译视频。通过联合建模语义保真度、时间一致性、说话人身份和情感一致性，可以克服传统流水线的局限性。
技术框架：论文将MLLM在视频翻译中的应用划分为三个角色：语义推理器、表达表演者和视觉合成器。语义推理器负责视频理解、时间推理和多模态融合；表达表演者负责生成表达性、可控的语音；视觉合成器负责生成高保真度的唇形同步和视觉对齐的视频。整体流程通常包括：输入源语言视频，MLLM进行多模态理解和翻译，生成目标语言的语音和视频。
关键创新：该综述的关键创新在于系统性地分析了MLLM在视频翻译中的应用，并将其划分为三个角色，从而为研究人员提供了一个清晰的框架。此外，论文还指出了视频理解、时间建模和多模态对齐方面的开放挑战，并提出了未来的研究方向。
关键设计：具体的技术细节取决于所使用的MLLM和具体的视频翻译任务。例如，可以使用Transformer架构的MLLM进行多模态融合，使用对抗生成网络（GAN）进行唇形同步，使用变分自编码器（VAE）进行语音生成。损失函数通常包括语义损失、时间一致性损失、说话人身份损失和情感一致性损失。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文总结了基于MLLM的视频翻译方法在零样本设置和多说话人场景中表现出更强的鲁棒性，并且能够联合建模语义保真度、时间一致性、说话人身份和情感一致性。这些方法在翻译质量上可以达到与传统方法相当甚至更好的水平。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于跨语言视频内容传播、在线教育、国际会议同声传译、电影和电视节目的本地化等领域。通过提高视频翻译的质量和效率，可以促进不同语言和文化之间的交流，并为全球用户提供更丰富的视频内容。
📄 摘要（原文）
Recent developments in video translation have further enhanced cross-lingual access to video content, with multimodal large language models (MLLMs) playing an increasingly important supporting role. With strong multimodal understanding, reasoning, and generation capabilities, MLLMs-based video translation systems are overcoming the limitations of traditional cascaded pipelines that separately handle automatic speech recognition, machine translation, text-to-speech and lip synchronization. These MLLM-powered approaches not only achieve competitive or superior translation quality, but also demonstrate stronger robustness in zero-shot settings and multi-speaker scenarios, while jointly modeling semantic fidelity, timing, speaker identity, and emotional consistency. However, despite the rapid progress of MLLMs and extensive surveys on general video-language understanding, a focused and systematic review of how MLLMs empower video translation tasks is still lacking. To fill this gap, we provide the first comprehensive overview of MLLMs-based video translation, organized around a three-role taxonomy: 1) Semantic Reasoner, which characterizes how MLLMs perform video understanding, temporal reasoning, and multimodal fusion; 2) Expressive Performer, which analyzes LLM-driven and LLM-augmented techniques for expressive, controllable speech generation; and 3) Visual Synthesizer, which examines different types of video generators for high-fidelity lip-sync and visual alignment. Finally, we discuss open challenges in video understanding, temporal modeling, and multimodal alignment, and outline promising future research directions for MLLMs-powered video translation.