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。
関連論文リスト
- MovieDreamer: Hierarchical Generation for Coherent Long Visual Sequence [55.977597688114514]
MovieDreamerは、自己回帰モデルの強みと拡散ベースのレンダリングを統合する、新しい階層的なフレームワークである。
様々な映画ジャンルにまたがって実験を行い、そのアプローチが優れた視覚的・物語的品質を実現することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-23T17:17:05Z) - VideoGPT+: Integrating Image and Video Encoders for Enhanced Video Understanding [15.959757105308238]
ビデオLMMは、視覚入力を処理するために、画像エンコーダまたはビデオエンコーダに依存しており、それぞれに独自の制限がある。
本稿では,映像エンコーダと映像エンコーダの相補的利点(大域的時間文脈モデリング)を組み合わせたビデオGPT+を紹介する。
本稿では,VCGBench,MVBench,Zero-shotなど,複数のビデオベンチマークのパフォーマンス向上を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-13T17:59:59Z) - Tuning Large Multimodal Models for Videos using Reinforcement Learning from AI Feedback [38.708690624594794]
ビデオとテキストのマルチモーダルアライメントは、主にマルチモーダル命令・チューンデータのボリュームと品質が不足しているため、依然として困難である。
本稿では,AIフィードバックからの強化学習(Reinforcement Learning from AI Feedback, RLAIF)と呼ばれる,マルチモーダルAIシステムを用いた新たなアライメント戦略を提案する。
具体的には、嗜好フィードバックの生成中に、詳細な映像記述を文脈として提供することによって、文脈対応報酬モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T06:27:40Z) - Video-LaVIT: Unified Video-Language Pre-training with Decoupled Visual-Motional Tokenization [52.63845811751936]
ダイナミックスビデオのモデリングのため、ビデオ事前トレーニングは難しい。
本稿では,ビデオ事前学習におけるこのような制限を,効率的なビデオ分解によって解決する。
筆者らのフレームワークは,13のマルチモーダルベンチマークにおいて,画像と映像のコンテントの理解と生成が可能であることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-05T16:30:49Z) - TAM-VT: Transformation-Aware Multi-scale Video Transformer for Segmentation and Tracking [33.75267864844047]
ビデオオブジェクト(VOS)は、より大きなデータセットとより複雑で現実的な設定が利用できるという、ますます重要な問題として現れています。
本稿では,上記の課題を体系的に分析し,対処することを目的とした,クリップ型DETR方式のエンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。
具体的には、物体が大きな変形を受ける映像の一部に学習を集中させる新しい変換認識損失を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-13T21:02:03Z) - A Simple Recipe for Contrastively Pre-training Video-First Encoders
Beyond 16 Frames [54.90226700939778]
我々は,大規模な画像テキストモデルを浅部時間融合によりビデオに転送する共通パラダイムを構築した。
1)標準ビデオデータセットにおけるビデオ言語アライメントの低下による空間能力の低下と,(2)処理可能なフレーム数のボトルネックとなるメモリ消費の増大である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-12T16:10:19Z) - Probabilistic Adaptation of Text-to-Video Models [181.84311524681536]
Video Adapterは、タスク固有の小さなビデオモデルに、幅広い知識を取り入れ、大きな事前訓練されたビデオモデルの忠実度を維持することができる。
Video Adapterは、アニメーション、エゴセントリックなモデリング、シミュレートされた実世界のロボティクスデータのモデリングなど、さまざまなタスクで高品質で特殊なビデオを生成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-02T19:00:17Z) - Swap Attention in Spatiotemporal Diffusions for Text-to-Video Generation [55.36617538438858]
本研究では,空間的知覚と時間的知覚の相互作用を強化する新しいアプローチを提案する。
我々はHD-VG-130Mという大規模かつオープンソースのビデオデータセットをキュレートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-18T11:06:15Z) - Video Generation Beyond a Single Clip [76.5306434379088]
ビデオ生成モデルは、実際のビデオの長さと比較して比較的短いビデオクリップしか生成できない。
多様なコンテンツや複数のイベントをカバーした長いビデオを生成するために,ビデオ生成プロセスを制御するための追加のガイダンスを提案する。
提案手法は、固定時間ウィンドウ内でリアルな映像を生成することに焦点を当てた、既存の映像生成の取り組みを補完するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-15T06:17:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。