論文の概要: Reframe Anything: LLM Agent for Open World Video Reframing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06070v1
- Date: Sun, 10 Mar 2024 03:29:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 08:50:30.561798
- Title: Reframe Anything: LLM Agent for Open World Video Reframing
- Title（参考訳）: Reframe Anything: LLM Agent for Open World Video Reframing
- Authors: Jiawang Cao, Yongliang Wu, Weiheng Chi, Wenbo Zhu, Ziyue Su, Jay Wu
- Abstract要約: ビデオリフレーミングのためのビジュアルコンテンツを再構成するAIベースのエージェントであるReframe Any Video Agent (RAVA)を紹介する。
RAVAは、ユーザーの指示やビデオコンテンツを解釈する知覚、アスペクト比やフレーミング戦略を決定する計画、最終映像を作成するための編集ツールを呼び出す実行の3段階からなる。
我々の実験は、AIを利用したビデオ編集ツールとしての可能性を実証し、ビデオの有能なオブジェクト検出と現実世界のリフレーミングタスクにおけるRAVAの有効性を検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8424099022563256
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The proliferation of mobile devices and social media has revolutionized
content dissemination, with short-form video becoming increasingly prevalent.
This shift has introduced the challenge of video reframing to fit various
screen aspect ratios, a process that highlights the most compelling parts of a
video. Traditionally, video reframing is a manual, time-consuming task
requiring professional expertise, which incurs high production costs. A
potential solution is to adopt some machine learning models, such as video
salient object detection, to automate the process. However, these methods often
lack generalizability due to their reliance on specific training data. The
advent of powerful large language models (LLMs) open new avenues for AI
capabilities. Building on this, we introduce Reframe Any Video Agent (RAVA), a
LLM-based agent that leverages visual foundation models and human instructions
to restructure visual content for video reframing. RAVA operates in three
stages: perception, where it interprets user instructions and video content;
planning, where it determines aspect ratios and reframing strategies; and
execution, where it invokes the editing tools to produce the final video. Our
experiments validate the effectiveness of RAVA in video salient object
detection and real-world reframing tasks, demonstrating its potential as a tool
for AI-powered video editing.
- Abstract（参考訳）: モバイルデバイスやソーシャルメディアの普及はコンテンツの拡散に革命をもたらし、短いビデオが普及している。
このシフトは、ビデオの最も魅力的な部分を強調するプロセスである、さまざまな画面アスペクト比に適合するビデオ再フレーミングの課題を導入した。
伝統的に、ビデオリフレーミングはプロの専門知識を必要とする手作業であり、生産コストが高い。
潜在的な解決策は、ビデオサルエントオブジェクト検出など、いくつかの機械学習モデルを採用してプロセスを自動化することだ。
しかし、これらの手法は、特定の訓練データに依存するため、しばしば一般化可能性に欠ける。
強力な大規模言語モデル(LLM)の出現は、AI機能のための新たな道を開く。
これに基づいて、視覚基盤モデルと人間の指示を利用して映像リフレーミングのための視覚コンテンツを再構成するLLMベースのエージェントであるReframe Any Video Agent (RAVA)を紹介する。
ravaは、ユーザの指示とビデオコンテンツを解釈する知覚、アスペクト比と再フレーミング戦略を決定する計画、最終的なビデオを生成するために編集ツールを呼び出す実行の3段階で動作する。
本実験は,ビデオサリエント物体検出と実世界のリフレーミングタスクにおけるravaの有効性を検証し,aiを活用した映像編集ツールとしての可能性を示す。
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