論文の概要: Realizing Video Summarization from the Path of Language-based Semantic Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04511v1
- Date: Sun, 6 Oct 2024 15:03:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-02 06:56:10.213711
- Title: Realizing Video Summarization from the Path of Language-based Semantic Understanding
- Title（参考訳）: 言語に基づく意味理解の経路からの映像要約の実現
- Authors: Kuan-Chen Mu, Zhi-Yi Chin, Wei-Chen Chiu,
- Abstract要約: 本稿では,Mixture of Experts(MoE)パラダイムに触発された新しいビデオ要約フレームワークを提案する。
提案手法は,複数のビデオLLMを統合し,包括的で一貫性のあるテキスト要約を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.825666473712197
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The recent development of Video-based Large Language Models (VideoLLMs), has significantly advanced video summarization by aligning video features and, in some cases, audio features with Large Language Models (LLMs). Each of these VideoLLMs possesses unique strengths and weaknesses. Many recent methods have required extensive fine-tuning to overcome the limitations of these models, which can be resource-intensive. In this work, we observe that the strengths of one VideoLLM can complement the weaknesses of another. Leveraging this insight, we propose a novel video summarization framework inspired by the Mixture of Experts (MoE) paradigm, which operates as an inference-time algorithm without requiring any form of fine-tuning. Our approach integrates multiple VideoLLMs to generate comprehensive and coherent textual summaries. It effectively combines visual and audio content, provides detailed background descriptions, and excels at identifying keyframes, which enables more semantically meaningful retrieval compared to traditional computer vision approaches that rely solely on visual information, all without the need for additional fine-tuning. Moreover, the resulting summaries enhance performance in downstream tasks such as summary video generation, either through keyframe selection or in combination with text-to-image models. Our language-driven approach offers a semantically rich alternative to conventional methods and provides flexibility to incorporate newer VideoLLMs, enhancing adaptability and performance in video summarization tasks.
- Abstract（参考訳）: 近年のビデオベースLarge Language Models (ビデオLLMs) の開発は,映像特徴と音声特徴をLarge Language Models (LLMs) と整合させることにより,映像要約の大幅な進歩を遂げている。
これらのビデオLLMはそれぞれ独自の長所と短所を持っている。
最近の多くの手法は、資源集約的なこれらのモデルの限界を克服するために、広範囲な微調整を必要としている。
本研究では,あるビデオLLMの強みが他のビデオLLMの弱みを補うことを観察する。
この知見を生かして、我々はMixture of Experts(MoE)パラダイムにインスパイアされた新しいビデオ要約フレームワークを提案する。
提案手法は,複数のビデオLLMを統合し,包括的で一貫性のあるテキスト要約を生成する。
視覚的およびオーディオ的コンテンツを効果的に組み合わせ、詳細な背景記述を提供し、キーフレームの識別に長けており、視覚情報にのみ依存する従来のコンピュータビジョンのアプローチよりも意味論的に意味のある検索を可能にする。
さらに、結果の要約は、キーフレームの選択またはテキスト・ツー・イメージモデルの組み合わせによって、要約ビデオ生成のような下流タスクのパフォーマンスを向上させる。
我々の言語駆動型アプローチは、従来の手法に代えて意味的に豊かな代替手段を提供し、より新しいビデオLLMを組み込む柔軟性を提供し、ビデオ要約タスクにおける適応性と性能を向上させる。
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