論文の概要: MM-VID: Advancing Video Understanding with GPT-4V(ision)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19773v1
- Date: Mon, 30 Oct 2023 17:44:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-01 18:54:36.703597
- Title: MM-VID: Advancing Video Understanding with GPT-4V(ision)
- Title（参考訳）: MM-VID:GPT-4V(ision)による映像理解の促進
- Authors: Kevin Lin, Faisal Ahmed, Linjie Li, Chung-Ching Lin, Ehsan Azarnasab,
Zhengyuan Yang, Jianfeng Wang, Lin Liang, Zicheng Liu, Yumao Lu, Ce Liu,
Lijuan Wang
- Abstract要約: 我々は、GPT-4Vの能力を利用して高度な映像理解を促進する統合システムMM-VIDを提案する。
MM-VIDは、長いビデオや1時間以内のコンテンツの推論のような複雑なタスクによって生じる課題に対処するために設計されている。
ビデオゲームやグラフィックユーザインタフェースといったインタラクティブな環境に適用する際の可能性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 113.55202632529094
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present MM-VID, an integrated system that harnesses the capabilities of
GPT-4V, combined with specialized tools in vision, audio, and speech, to
facilitate advanced video understanding. MM-VID is designed to address the
challenges posed by long-form videos and intricate tasks such as reasoning
within hour-long content and grasping storylines spanning multiple episodes.
MM-VID uses a video-to-script generation with GPT-4V to transcribe multimodal
elements into a long textual script. The generated script details character
movements, actions, expressions, and dialogues, paving the way for large
language models (LLMs) to achieve video understanding. This enables advanced
capabilities, including audio description, character identification, and
multimodal high-level comprehension. Experimental results demonstrate the
effectiveness of MM-VID in handling distinct video genres with various video
lengths. Additionally, we showcase its potential when applied to interactive
environments, such as video games and graphic user interfaces.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、GPT-4Vの能力を利用する統合システムMM-VIDと、視覚、音声、音声の特殊なツールを組み合わせて、高度な映像理解を促進する。
MM-VIDは、長いビデオや、1時間以内のコンテンツの推論や複数のエピソードにまたがるストーリーラインの把握といった複雑なタスクによって引き起こされる課題に対処するように設計されている。
mm-vidはgpt-4vでビデオからスクリプトまで生成し、マルチモーダル要素を長いテキストスクリプトに書き込む。
生成されたスクリプトは、文字の動き、アクション、表現、対話を詳述し、ビデオ理解を実現するための大きな言語モデル(LLM)の道を開く。
これにより、音声記述、文字識別、マルチモーダルハイレベル理解などの高度な機能を実現する。
実験により,様々なビデオ長の異なる動画ジャンルに対するMM-VIDの有効性が示された。
また,ゲームやグラフィックユーザインタフェースなど,インタラクティブな環境にも適用可能な可能性を示した。
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