論文の概要: ExpressEdit: Video Editing with Natural Language and Sketching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17693v1
- Date: Tue, 26 Mar 2024 13:34:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 15:17:51.077225
- Title: ExpressEdit: Video Editing with Natural Language and Sketching
- Title（参考訳）: ExpressEdit: 自然言語とスケッチによるビデオ編集
- Authors: Bekzat Tilekbay, Saelyne Yang, Michal Lewkowicz, Alex Suryapranata, Juho Kim,
- Abstract要約: マルチモダリティ$-$natural Language (NL) とスケッチは、人間が表現に使用する自然なモダリティであり、ビデオエディタをサポートするために$-$canを使用することができる。
我々は,NLテキストによる動画編集と映像フレームのスケッチを可能にするExpressEditを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.814923641627825
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Informational videos serve as a crucial source for explaining conceptual and procedural knowledge to novices and experts alike. When producing informational videos, editors edit videos by overlaying text/images or trimming footage to enhance the video quality and make it more engaging. However, video editing can be difficult and time-consuming, especially for novice video editors who often struggle with expressing and implementing their editing ideas. To address this challenge, we first explored how multimodality$-$natural language (NL) and sketching, which are natural modalities humans use for expression$-$can be utilized to support video editors in expressing video editing ideas. We gathered 176 multimodal expressions of editing commands from 10 video editors, which revealed the patterns of use of NL and sketching in describing edit intents. Based on the findings, we present ExpressEdit, a system that enables editing videos via NL text and sketching on the video frame. Powered by LLM and vision models, the system interprets (1) temporal, (2) spatial, and (3) operational references in an NL command and spatial references from sketching. The system implements the interpreted edits, which then the user can iterate on. An observational study (N=10) showed that ExpressEdit enhanced the ability of novice video editors to express and implement their edit ideas. The system allowed participants to perform edits more efficiently and generate more ideas by generating edits based on user's multimodal edit commands and supporting iterations on the editing commands. This work offers insights into the design of future multimodal interfaces and AI-based pipelines for video editing.
- Abstract（参考訳）: 情報ビデオは、概念的および手続き的知識を初心者や専門家にも説明するための重要な情報源となっている。
インフォメーションビデオを作成する際、編集者はテキスト/イメージをオーバーレイしたり、映像をトリミングすることでビデオの質を高め、エンゲージメントを高める。
しかし、特に編集アイデアの表現や実装に苦しむ初心者のビデオ編集者にとって、ビデオ編集は困難かつ時間を要する可能性がある。
この課題に対処するために、我々はまず、ビデオ編集のアイデアを表現する際にビデオエディターをサポートするために、人間が表現のために使う自然なモダリティであるマルチモダリティ$-$natural Language (NL) とスケッチについて検討した。
10人のビデオ編集者から176のマルチモーダルなコマンド表現を収集し,編集意図記述におけるNLとスケッチの使用パターンを明らかにした。
そこで本研究では,NLテキストによる動画編集と映像フレームのスケッチを可能にするExpressEditを提案する。
LLMと視覚モデルによって駆動されるシステムは、(1)時間的、(2)空間的、(3)NLコマンドの操作参照とスケッチからの空間参照を解釈する。
システムはインタプリタ編集を実装し、ユーザーはそれを繰り返すことができる。
観察研究 (N=10) では,ExpressEditは初心者のビデオ編集者が編集アイデアを表現し,実装する能力を高めた。
このシステムにより、参加者はより効率的に編集を行い、ユーザのマルチモーダル編集コマンドに基づいて編集を生成し、編集コマンドのイテレーションをサポートすることで、より多くのアイデアを生成することができる。
この研究は、将来のマルチモーダルインターフェースの設計とビデオ編集のためのAIベースのパイプラインに関する洞察を提供する。
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