論文の概要: DreamFrame: Enhancing Video Understanding via Automatically Generated QA and Style-Consistent Keyframes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01422v5
• Date: Mon, 11 Aug 2025 12:47:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 16:55:50.764301
• Title: DreamFrame: Enhancing Video Understanding via Automatically Generated QA and Style-Consistent Keyframes
• Title（参考訳）: DreamFrame: 自動生成QAとスタイル一貫性キーフレームによるビデオ理解の強化
• Authors: Zhende Song, Chenchen Wang, Jiamu Sheng, Chi Zhang, Shengji Tang, Jiayuan Fan, Tao Chen,
• Abstract要約: 最近の視覚言語モデル(LVLM)は、主にオンラインプラットフォームから抽出された様々なスクレイピングによって微調整されている。 現在のLVLMは主に、広範囲で汎用的な設定で既存のデータセットでトレーニングされているが、特定のダウンストリームシナリオに適応することは依然として難しい。 そこで我々はDreamFrameという3段階のフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.2645921649719
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent large vision-language models (LVLMs) for video understanding are primarily fine-tuned with various videos scraped from online platforms. Existing datasets, such as ActivityNet, require considerable human labor for structuring and annotation before effectively utilized for tuning LVLMs. While current LVLMs are primarily trained on existing datasets in broad, general-purpose settings, adapting them to specific downstream scenarios remains challenging, as collecting and annotating task-specific videos is highly labor-intensive and time-consuming. To address this issue, we propose a three-stage framework named DreamFrame for automatically generating style-consistent keyframes and corresponding question-answer (QA) pairs to support LVLM instruction tuning. DreamFrame generates datasets in a movie-like manner. First, we utilize an LLM to generate structured movie plots including movie prior information (like overview and style), frame descriptions and plot-related QA pairs, with a story expansion strategy to mitigate context length limitations.Then, to ensure visual consistency across generated frames, we design a Style Immobilization Process which maintains consistent style through an embedding learning strategy. Finally, frame descriptions and style embeddings are integrated to produce coherent keyframes. Using DreamFrame, we construct a dataset comprising approximately 1k stylized keyframe-like videos and 100k diverse QA pairs. Extensive fine-tuned experiments on various LVLM architectures demonstrate the effectiveness of the proposed dataset. Furthermore, based on the proposed dataset, we fine-tune a new LVLM named DreamFrame-7B, which significantly surpasses the previous similar-sized LVLMs across different benchmarks.
• Abstract（参考訳）: ビデオ理解のための近年の大きな視覚言語モデル(LVLM)は、主にオンラインプラットフォームから取り除かれた様々なビデオで微調整されている。 既存のデータセット、例えばActivityNetは、LVLMをチューニングするために効果的に利用する前に、構造化とアノテーションのためにかなりの人的労力を必要とする。 現在のLVLMは主に、広範囲で汎用的な設定で既存のデータセットでトレーニングされているが、タスク固有のビデオの収集と注釈付けは非常に労働集約的で時間を要するため、特定のダウンストリームシナリオに適応することは依然として難しい。 この問題に対処するために,LVLM命令チューニングをサポートするために,スタイル整合キーフレームと対応するQAペアを自動生成する3段階フレームワークDreamFrameを提案する。 DreamFrameは映画のような方法でデータセットを生成する。 まず,LLMを用いて映画の先行情報(概要やスタイルなど)やフレーム記述,プロット関連QAペアなどの構造化されたプロットを生成するとともに,コンテキスト長制限を緩和するためのストーリー拡張戦略を用いて,生成したフレーム間の視覚的整合性を確保するため,埋め込み学習戦略を通じて一貫したスタイルを維持するスタイル固定化プロセスを設計する。 最後に、フレーム記述とスタイル埋め込みを統合して、一貫性のあるキーフレームを生成する。 DreamFrameを用いて、約1kのスタイル化されたキーフレームライクなビデオと100kの多様なQAペアからなるデータセットを構築する。 様々なLVLMアーキテクチャに関する大規模な微調整実験により,提案手法の有効性が示された。 さらに、提案したデータセットに基づいて、DreamFrame-7Bという新しいLVLMを微調整する。

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