論文の概要: Movie2Story: A framework for understanding videos and telling stories in the form of novel text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14965v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 15:44:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:33:56.692991
• Title: Movie2Story: A framework for understanding videos and telling stories in the form of novel text
• Title（参考訳）: Movie2Story: ビデオを理解し、新しいテキスト形式で物語を伝えるためのフレームワーク
• Authors: Kangning Li, Zheyang Jia, Anyu Ying,
• Abstract要約: 本稿では,音声,ビデオ,文字認識を組み合わせることで,新しい長文を生成するM2Sというフレームワークを紹介する。 M2Sには、ビデオの長文記述と理解のためのモジュール、感情、発話率、文字アライメントの音声ベースの分析、視覚ベースの文字認識アライメントが含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Multimodal video-to-text models have made considerable progress, primarily in generating brief descriptions of video content. However, there is still a deficiency in generating rich long-form text descriptions that integrate both video and audio. In this paper, we introduce a framework called M2S, designed to generate novel-length text by combining audio, video, and character recognition. M2S includes modules for video long-form text description and comprehension, audio-based analysis of emotion, speech rate, and character alignment, and visual-based character recognition alignment. By integrating multimodal information using the large language model GPT4o, M2S stands out in the field of multimodal text generation. We demonstrate the effectiveness and accuracy of M2S through comparative experiments and human evaluation. Additionally, the model framework has good scalability and significant potential for future research.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルビデオテキストモデルは、主にビデオコンテンツの簡潔な記述を生成するためにかなりの進歩を遂げている。 しかし、ビデオとオーディオの両方を統合したリッチな長文記述を生成するには、依然として不足している。 本稿では,音声,ビデオ,文字認識を組み合わせることで,新しい長文を生成するM2Sというフレームワークを提案する。 M2Sには、ビデオの長文記述と理解のためのモジュール、感情、発話率、文字アライメントの音声ベースの分析、視覚ベースの文字認識アライメントが含まれる。 大規模言語モデルGPT4oを用いてマルチモーダル情報を統合することにより、M2Sはマルチモーダルテキスト生成の分野で際立っている。 比較実験と人的評価により,M2Sの有効性と精度を実証した。 さらに、モデルフレームワークは優れたスケーラビリティを持ち、将来の研究にとって大きな可能性を秘めています。

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