論文の概要: MovieLLM: Enhancing Long Video Understanding with AI-Generated Movies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01422v2
• Date: Mon, 24 Jun 2024 04:55:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 01:41:44.298305
• Title: MovieLLM: Enhancing Long Video Understanding with AI-Generated Movies
• Title（参考訳）: MovieLLM:AIで作られた映画で長いビデオの理解を強化
• Authors: Zhende Song, Chenchen Wang, Jiamu Sheng, Chi Zhang, Gang Yu, Jiayuan Fan, Tao Chen,
• Abstract要約: MovieLLMは、一貫した高品質なビデオデータを合成し、命令のチューニングをするための新しいフレームワークである。 実験により,MovieLLMが生成したデータにより,複雑な映像物語の理解において,マルチモーダルモデルの性能が著しく向上することが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.489102981760766
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Development of multimodal models has marked a significant step forward in how machines understand videos. These models have shown promise in analyzing short video clips. However, when it comes to longer formats like movies, they often fall short. The main hurdles are the lack of high-quality, diverse video data and the intensive work required to collect or annotate such data. In face of these challenges, we propose MovieLLM, a novel framework designed to synthesize consistent and high-quality video data for instruction tuning. The pipeline is carefully designed to control the style of videos by improving textual inversion technique with powerful text generation capability of GPT-4. As the first framework to do such thing, our approach stands out for its flexibility and scalability, empowering users to create customized movies with only one description. This makes it a superior alternative to traditional data collection methods. Our extensive experiments validate that the data produced by MovieLLM significantly improves the performance of multimodal models in understanding complex video narratives, overcoming the limitations of existing datasets regarding scarcity and bias.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルモデルの開発は、機械がビデオを理解する方法において重要な一歩を踏み出した。 これらのモデルは短いビデオクリップの分析において有望であることを示している。 しかし、映画のような長いフォーマットに関しては、しばしば不足する。 主なハードルは、高品質で多様なビデオデータの欠如と、そのようなデータの収集や注釈付けに必要な集中的な作業である。 このような課題に直面して,教師調律のための一貫した高品質な映像データを合成する新しいフレームワークMovieLLMを提案する。 パイプラインは、GPT-4の強力なテキスト生成機能を備えたテキスト変換技術を改善することで、ビデオのスタイルを制御するために慎重に設計されている。 このようなことを行う最初のフレームワークとして、当社のアプローチは柔軟性とスケーラビリティに際し、ユーザが1つの説明だけでカスタマイズされた映画を作れるようにしています。 これにより、従来のデータ収集方法よりも優れている。 以上の結果から,MovieLLMが生成したデータにより,複雑な映像の物語を理解する上でのマルチモーダルモデルの性能が著しく向上し,難易度や偏見に関する既存のデータセットの限界を克服できることが検証された。

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