Multimodal Abstractive Summarization of Instructional Videos with Vision-Language Models

📄 arXiv: 2605.11959v1 📥 PDF

作者: Maham Nazir, Muhammad Aqeel, Richong Zhang, Francesco Setti

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2026-05-12

备注: Accepted to ICPR 2026

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ClipSum框架，利用冻结CLIP视觉-语言特征进行教学视频多模态摘要生成。

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

关键词: 多模态摘要 视频摘要 CLIP模型 视觉-语言模型 教学视频 时间建模 特征融合

📋 核心要点

  1. 传统视频摘要方法依赖于为对象分类训练的CNN特征，视觉概念与自然语言语义不对齐。
  2. ClipSum利用冻结的CLIP视觉-语言特征，通过显式时间建模和维度自适应融合，实现更好的语义对齐。
  3. 实验表明，ClipSum在YouCook2数据集上取得了优于ResNet-152的ROUGE-1得分，且特征维度更低。

📝 摘要（中文）

多模态视频摘要生成需要视觉特征在语义上与语言生成对齐。传统方法依赖于为对象分类训练的CNN特征，将视觉概念表示为与自然语言不对齐的离散类别。我们提出了ClipSum，一个利用冻结的CLIP视觉-语言特征，结合显式时间建模和维度自适应融合的框架，用于教学视频摘要生成。CLIP在4亿图像-文本对上的对比预训练产生了在语义上与文本解码器生成的语言概念对齐的视觉特征，从而在表示层面弥合了视觉-语言的差距。在YouCook2数据集上，ClipSum实现了33.0%的ROUGE-1得分，而ResNet-152为30.5%，且ClipSum的特征维度降低了4倍（512 vs. 2048），这表明语义对齐比特征容量更重要。冻结的CLIP（33.0%）超过了微调的CLIP（32.3%），表明保持预训练的对齐比任务特定的适应更有价值。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决教学视频的多模态摘要生成问题。现有方法主要依赖于CNN提取的视觉特征，这些特征通常是为图像分类任务设计的，与自然语言的语义空间存在gap，导致生成的摘要质量不高。此外，这些方法通常需要大量的计算资源和人工标注数据进行训练。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的CLIP模型的视觉-语言对齐能力，直接提取视频帧的视觉特征，并将其与文本解码器进行融合，从而生成更准确、更自然的摘要。通过冻结CLIP模型，避免了在特定任务上进行微调，从而保留了其强大的泛化能力和语义对齐特性。

技术框架：ClipSum框架主要包含以下几个模块：1) 视频帧采样：从输入视频中均匀或关键帧采样；2) CLIP视觉特征提取：使用冻结的CLIP视觉编码器提取每一帧的视觉特征；3) 时间建模：使用LSTM或Transformer等序列模型对提取的视觉特征进行时间建模，捕捉视频中的时间依赖关系；4) 维度自适应融合：通过线性变换或注意力机制等方法，将视觉特征和文本特征进行融合；5) 文本解码器：使用Transformer或其他序列到序列模型生成摘要。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于利用了预训练的CLIP模型的视觉-语言对齐能力，直接将视觉特征与文本解码器进行融合，避免了传统方法中视觉特征与语言语义空间不对齐的问题。此外，通过冻结CLIP模型，保留了其强大的泛化能力和语义对齐特性，减少了对特定任务数据的依赖。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用冻结的CLIP模型，避免微调；2) 采用维度自适应融合方法，将视觉特征和文本特征进行有效融合；3) 使用LSTM或Transformer等序列模型进行时间建模；4) 损失函数采用标准的序列到序列模型的损失函数，如交叉熵损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ClipSum在YouCook2数据集上取得了显著的性能提升，ROUGE-1得分达到33.0%，相比于使用ResNet-152提取特征的方法（30.5%）提升了2.5个百分点，并且特征维度降低了4倍（512 vs. 2048）。更重要的是，冻结的CLIP模型（33.0%）优于微调的CLIP模型（32.3%），验证了保持预训练的语义对齐比任务特定的微调更有效。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动生成教学视频摘要，帮助用户快速了解视频内容，提高学习效率。此外，还可以应用于视频检索、视频推荐等领域，提升用户体验。未来，该技术有望扩展到更广泛的多模态内容理解和生成任务中，例如自动生成电影剧情梗概、新闻报道摘要等。

📄 摘要（原文）

Multimodal video summarization requires visual features that align semantically with language generation. Traditional approaches rely on CNN features trained for object classification, which represent visual concepts as discrete categories not aligned with natural language. We propose ClipSum, a framework that leverages frozen CLIP vision-language features with explicit temporal modeling and dimension-adaptive fusion for instructional video summarization. CLIP's contrastive pre-training on 400M image-text pairs yields visual features semantically aligned with the linguistic concepts that text decoders generate, bridging the vision-language gap at the representation level. On YouCook2, ClipSum achieves 33.0% ROUGE-1 versus 30.5% for ResNet-152 with 4x lower dimensionality (512 vs. 2048), demonstrating that semantic alignment matters more than feature capacity. Frozen CLIP (33.0%) surpasses fine-tuned CLIP (32.3%), showing that preserving pre-trained alignment is more valuable than task-specific adaptation. https://github.com/aqeeelmirza/clipsum