論文の概要: LLMs Meet Long Video: Advancing Long Video Comprehension with An
Interactive Visual Adapter in LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13546v1
- Date: Wed, 21 Feb 2024 05:56:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-22 16:58:47.400341
- Title: LLMs Meet Long Video: Advancing Long Video Comprehension with An
Interactive Visual Adapter in LLMs
- Title（参考訳）: LLMsがLong Videoを発表:LLMのインタラクティブなビジュアルアダプタでロングビデオの理解を向上
- Authors: Yunxin Li, Xinyu Chen, Baotain Hu, Min Zhang
- Abstract要約: 長いビデオ理解は、マルチメディアと人工知能の交差において、重要かつ進行中の課題である。
大型言語モデル(LLM)における対話型ビジュアルアダプタ(IVA)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.79384819644494
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Long video understanding is a significant and ongoing challenge in the
intersection of multimedia and artificial intelligence. Employing large
language models (LLMs) for comprehending video becomes an emerging and
promising method. However, this approach incurs high computational costs due to
the extensive array of video tokens, experiences reduced visual clarity as a
consequence of token aggregation, and confronts challenges arising from
irrelevant visual tokens while answering video-related questions. To alleviate
these issues, we present an Interactive Visual Adapter (IVA) within LLMs,
designed to enhance interaction with fine-grained visual elements.
Specifically, we first transform long videos into temporal video tokens via
leveraging a visual encoder alongside a pretrained causal transformer, then
feed them into LLMs with the video instructions. Subsequently, we integrated
IVA, which contains a lightweight temporal frame selector and a spatial feature
interactor, within the internal blocks of LLMs to capture instruction-aware and
fine-grained visual signals. Consequently, the proposed video-LLM facilitates a
comprehensive understanding of long video content through appropriate long
video modeling and precise visual interactions. We conducted extensive
experiments on nine video understanding benchmarks and experimental results
show that our interactive visual adapter significantly improves the performance
of video LLMs on long video QA tasks. Ablation studies further verify the
effectiveness of IVA in long and short video understandings.
- Abstract（参考訳）: 長いビデオ理解は、マルチメディアと人工知能の交差において重要かつ進行中の課題である。
ビデオの解釈に大規模言語モデル(LLM)を採用することは、新しくて有望な方法である。
しかし, この手法は, ビデオトークンの広範囲な配列, トークン集約の結果視覚的明瞭度が低下したこと, ビデオ関連の疑問に答えながら, 無関係な視覚的トークンから生じる課題に直面することにより, 計算コストの増大を招く。
これらの問題を緩和するために、細粒度視覚要素との相互作用を強化するためにLLM内に対話型視覚適応器(IVA)を提案する。
具体的には、まず、訓練済みの因果変換器とともに視覚エンコーダを活用して、時間的ビデオトークンに変換し、ビデオ命令でLSMに供給する。
その後,ldmの内部ブロック内にライトウェイトな時空間フレームセレクタと空間的特徴インタラクタを含むivaを組み込み,命令認識および細粒度の視覚信号をキャプチャした。
その結果,提案するビデオllmは,適切なロングビデオモデリングと正確な視覚インタラクションを通じて,ビデオコンテンツの包括的理解を促進する。
9つのビデオ理解ベンチマークを広範囲に実験した結果,インタラクティブなビジュアルアダプタにより,長時間ビデオqaタスクにおけるビデオllmの性能が大幅に向上した。
アブレーション研究は、長短ビデオ理解におけるIVAの有効性をさらに検証する。
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