論文の概要: PPLLaVA: Varied Video Sequence Understanding With Prompt Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02327v2
• Date: Tue, 05 Nov 2024 09:43:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 15:00:03.626080
• Title: PPLLaVA: Varied Video Sequence Understanding With Prompt Guidance
• Title（参考訳）: PPLLaVA: Prompt Guidanceによるビデオシーケンス理解
• Authors: Ruyang Liu, Haoran Tang, Haibo Liu, Yixiao Ge, Ying Shan, Chen Li, Jiankun Yang,
• Abstract要約: トークン圧縮と命令対応の視覚的特徴集約を同時に実現する新しいプーリング戦略を提案する。 我々のモデルはPPLLaVA(Prompt-guided Pooling LLaVA)と呼ばれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.08446730529495
• License:
• Abstract: The past year has witnessed the significant advancement of video-based large language models. However, the challenge of developing a unified model for both short and long video understanding remains unresolved. Most existing video LLMs cannot handle hour-long videos, while methods custom for long videos tend to be ineffective for shorter videos and images. In this paper, we identify the key issue as the redundant content in videos. To address this, we propose a novel pooling strategy that simultaneously achieves token compression and instruction-aware visual feature aggregation. Our model is termed Prompt-guided Pooling LLaVA, or PPLLaVA for short. Specifically, PPLLaVA consists of three core components: the CLIP-based visual-prompt alignment that extracts visual information relevant to the user's instructions, the prompt-guided pooling that compresses the visual sequence to arbitrary scales using convolution-style pooling, and the clip context extension designed for lengthy prompt common in visual dialogue. Moreover, our codebase also integrates the most advanced video Direct Preference Optimization (DPO) and visual interleave training. Extensive experiments have validated the performance of our model. With superior throughput and only 1024 visual context, PPLLaVA achieves better results on image benchmarks as a video LLM, while achieving state-of-the-art performance across various video benchmarks, excelling in tasks ranging from caption generation to multiple-choice questions, and handling video lengths from seconds to hours. Codes have been available at https://github.com/farewellthree/PPLLaVA.
• Abstract（参考訳）: この1年で、ビデオベースの大規模言語モデルの大幅な進歩が見られた。 しかし,短時間・長時間の映像理解のための統一モデルを開発するという課題は未解決のままである。 既存のビデオLLMは1時間のビデオを扱うことができないが、長いビデオのカスタムな方法は短いビデオや画像では効果がない。 本稿では,重要な問題をビデオの冗長なコンテンツとして認識する。 そこで本稿では,トークン圧縮と命令対応の視覚的特徴集約を同時に実現する新しいプール方式を提案する。 我々のモデルはPPLLaVA(Prompt-guided Pooling LLaVA)と呼ばれる。 PPLLaVAは、ユーザの指示に関連する視覚情報を抽出するCLIPベースのビジュアルプロンプトアライメント、畳み込みスタイルのプーリングを用いて視覚シーケンスを任意のスケールに圧縮するプロンプト誘導プーリング、視覚対話で一般的な長めのプロンプトのために設計されたクリップコンテキスト拡張の3つのコアコンポーネントで構成されている。 さらに、我々のコードベースは、DPO(Direct Preference Optimization)とビジュアルインターリーブトレーニングを統合しています。 大規模な実験により、我々のモデルの性能が検証された。 優れたスループットと1024の視覚的コンテキストを持つPPLLaVAは、ビデオLLMとしての画像ベンチマークでより良い結果を得ると同時に、様々なビデオベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現し、キャプション生成からマルチチョイス質問までのタスクに優れ、ビデオ長を秒から数時間で処理する。 コードはhttps://github.com/farewell Three/PPLLaVAで公開されている。

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