論文の概要: StreamBridge: Turning Your Offline Video Large Language Model into a Proactive Streaming Assistant

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05467v1
• Date: Thu, 08 May 2025 17:57:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.994043
• Title: StreamBridge: Turning Your Offline Video Large Language Model into a Proactive Streaming Assistant
• Title（参考訳）: StreamBridge: オフラインのビデオ大言語モデルをプロアクティブなストリーミングアシスタントに変える
• Authors: Haibo Wang, Bo Feng, Zhengfeng Lai, Mingze Xu, Shiyu Li, Weifeng Ge, Afshin Dehghan, Meng Cao, Ping Huang,
• Abstract要約: オフラインビデオLLMをストリーミング対応モデルにシームレスに変換するフレームワークであるStreamBridgeを紹介します。 既存のモデルをオンラインシナリオに適応する上での根本的な課題は,(1)マルチターンリアルタイム理解能力の制限,(2)プロアクティブ応答機構の欠如である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.00546613484669
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present StreamBridge, a simple yet effective framework that seamlessly transforms offline Video-LLMs into streaming-capable models. It addresses two fundamental challenges in adapting existing models into online scenarios: (1) limited capability for multi-turn real-time understanding, and (2) lack of proactive response mechanisms. Specifically, StreamBridge incorporates (1) a memory buffer combined with a round-decayed compression strategy, supporting long-context multi-turn interactions, and (2) a decoupled, lightweight activation model that can be effortlessly integrated into existing Video-LLMs, enabling continuous proactive responses. To further support StreamBridge, we construct Stream-IT, a large-scale dataset tailored for streaming video understanding, featuring interleaved video-text sequences and diverse instruction formats. Extensive experiments show that StreamBridge significantly improves the streaming understanding capabilities of offline Video-LLMs across various tasks, outperforming even proprietary models such as GPT-4o and Gemini 1.5 Pro. Simultaneously, it achieves competitive or superior performance on standard video understanding benchmarks.
• Abstract（参考訳）: オフラインビデオLLMをストリーミング対応モデルにシームレスに変換する,シンプルで効果的なフレームワークであるStreamBridgeを紹介します。 既存のモデルをオンラインシナリオに適応する上での根本的な課題は,(1)マルチターンリアルタイム理解能力の制限,(2)プロアクティブ応答機構の欠如である。 具体的には,(1) ラウンドデケイド圧縮戦略と組み合わせたメモリバッファ,(2) 切り離された軽量なアクティベーションモデル,(2) 既存のVideo-LLMにシームレスに統合し,継続的なプロアクティブ応答を実現する。 StreamBridgeをさらにサポートするために,ストリーミングビデオ理解に適した大規模データセットであるStream-ITを構築した。 大規模な実験の結果、StreamBridgeはオフラインのビデオ-LLMのストリーミング理解能力を様々なタスクで大幅に改善し、GPT-4oやGemini 1.5 Proのようなプロプライエタリなモデルよりも優れています。 同時に、標準的なビデオ理解ベンチマークにおいて、競争力や優れたパフォーマンスを達成する。

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