論文の概要: VideoChat-Flash: Hierarchical Compression for Long-Context Video Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00574v2
• Date: Fri, 10 Jan 2025 12:00:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-13 15:25:16.767933
• Title: VideoChat-Flash: Hierarchical Compression for Long-Context Video Modeling
• Title（参考訳）: VideoChat-Flash: 長期ビデオモデリングのための階層圧縮
• Authors: Xinhao Li, Yi Wang, Jiashuo Yu, Xiangyu Zeng, Yuhan Zhu, Haian Huang, Jianfei Gao, Kunchang Li, Yinan He, Chenting Wang, Yu Qiao, Yali Wang, Limin Wang,
• Abstract要約: 本稿では,高忠実度表現のための階層型ビジュアルトークン圧縮(HiCo)手法を提案する。 HiCoは、長いビデオにおける視覚情報の冗長性を利用して、クリップレベルからビデオレベルまで、長いビデオコンテキストを圧縮する。 VideoChat-Flashは、2Bと7Bのモデルスケールで、メインストリームのビデオベンチマークとショートビデオベンチマークの両方で主要なパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.485687038460895
• License:
• Abstract: Long-context modeling is a critical capability for multimodal large language models (MLLMs), enabling them to process long-form contents with implicit memorization. Despite its advances, handling extremely long videos remains challenging due to the difficulty in maintaining crucial features over extended sequences. This paper introduces a Hierarchical visual token Compression (HiCo) method designed for high-fidelity representation and a practical context modeling system VideoChat-Flash tailored for multimodal long-sequence processing. HiCo capitalizes on the redundancy of visual information in long videos to compress long video context from the clip-level to the video-level, reducing the compute significantly while preserving essential details. VideoChat-Flash features a multi-stage short-to-long learning scheme, a rich dataset of real-world long videos named LongVid, and an upgraded "Needle-In-A-video-Haystack" (NIAH) for evaluating context capacities. In extensive experiments, VideoChat-Flash shows the leading performance on both mainstream long and short video benchmarks at the 2B and 7B model scale. It firstly gets 99.1% accuracy over 10,000 frames in NIAH among open-source models.
• Abstract（参考訳）: 長文モデリングはマルチモーダル大言語モデル(MLLM)にとって重要な機能であり、暗黙の暗記を伴う長文コンテンツ処理を可能にする。 その進歩にもかかわらず、非常に長いビデオを扱うことは、拡張シーケンスよりも重要な機能を維持するのが難しいため、依然として困難である。 本稿では,高忠実度表現用に設計された階層型ビジュアルトークン圧縮(HiCo)法と,マルチモーダル長シーケンス処理に適した実用的なコンテキストモデリングシステムであるVideoChat-Flashを提案する。 HiCoは、長いビデオにおける視覚情報の冗長性を利用して、クリップレベルからビデオレベルまで、長いビデオコンテキストを圧縮する。 VideoChat-Flashは、マルチステージのショート・ツー・ロングの学習スキーム、LongVidという名前の現実世界の長いビデオの豊富なデータセット、コンテキスト能力を評価するためのアップグレードされた"Needle-In-A- Video-Haystack"(NIAH)を備えている。 大規模な実験では、VideoChat-Flashが2Bと7Bのモデルスケールで、メインストリームの長ビデオと短ビデオの両方で主要なパフォーマンスを示している。 まず、NAAHの1万フレームに対して99.1%の精度を得る。

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