論文の概要: Semantic Frame Aggregation-based Transformer for Live Video Comment Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.26978v1
- Date: Thu, 30 Oct 2025 20:01:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-03 17:52:15.90628
- Title: Semantic Frame Aggregation-based Transformer for Live Video Comment Generation
- Title（参考訳）: 映像コメント生成のためのセマンティックフレーム集約型変換器
- Authors: Anam Fatima, Yi Yu, Janak Kapuriya, Julien Lalanne, Jainendra Shukla,
- Abstract要約: 本稿では,ライブビデオストリーム上で,文脈的に適切なビデオコメントを生成するための新しいモデルを提案する。
私たちはCLIPの視覚テキストマルチモーダル知識を用いて、進行中の視聴者会話に対する意味的関連性に基づいて、映像フレームに重みを割り当てる。
コメントデコーダとクロスアテンション機構により、生成されたコメントは、チャットとビデオの両方の文脈的手がかりを反映する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.604889675520925
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Live commenting on video streams has surged in popularity on platforms like Twitch, enhancing viewer engagement through dynamic interactions. However, automatically generating contextually appropriate comments remains a challenging and exciting task. Video streams can contain a vast amount of data and extraneous content. Existing approaches tend to overlook an important aspect of prioritizing video frames that are most relevant to ongoing viewer interactions. This prioritization is crucial for producing contextually appropriate comments. To address this gap, we introduce a novel Semantic Frame Aggregation-based Transformer (SFAT) model for live video comment generation. This method not only leverages CLIP's visual-text multimodal knowledge to generate comments but also assigns weights to video frames based on their semantic relevance to ongoing viewer conversation. It employs an efficient weighted sum of frames technique to emphasize informative frames while focusing less on irrelevant ones. Finally, our comment decoder with a cross-attention mechanism that attends to each modality ensures that the generated comment reflects contextual cues from both chats and video. Furthermore, to address the limitations of existing datasets, which predominantly focus on Chinese-language content with limited video categories, we have constructed a large scale, diverse, multimodal English video comments dataset. Extracted from Twitch, this dataset covers 11 video categories, totaling 438 hours and 3.2 million comments. We demonstrate the effectiveness of our SFAT model by comparing it to existing methods for generating comments from live video and ongoing dialogue contexts.
- Abstract（参考訳）: Twitchなどのプラットフォームでビデオストリームのライブコメントが人気を博し、ダイナミックなインタラクションを通じて視聴者のエンゲージメントを高めている。
しかし、文脈的に適切なコメントを自動的に生成することは、挑戦的でエキサイティングな作業です。
ビデオストリームは膨大な量のデータと外部コンテンツを含むことができる。
既存のアプローチは、進行中の視聴者インタラクションに最も関係のあるビデオフレームの優先順位付けにおいて重要な側面を見落としてしまう傾向にある。
この優先順位付けは、文脈的に適切なコメントを生成するために不可欠である。
このギャップに対処するために,ビデオコメント生成のための新しいセマンティックフレームアグリゲーションベーストランスフォーマー(SFAT)モデルを提案する。
この方法は、CLIPの視覚テキストマルチモーダル知識を利用してコメントを生成するだけでなく、視聴者の会話に対する意味的関連性に基づいてビデオフレームに重みを割り当てる。
効果的な重み付けのフレーム技法を用いて、無関係なフレームに焦点を絞らずに、情報的フレームを強調する。
最後に、各モダリティに対応するクロスアテンション機構を備えたコメントデコーダにより、生成されたコメントが、チャットとビデオの両方の文脈的手がかりを反映することを保証します。
さらに,動画カテゴリが限定された中国語コンテンツに主眼を置いている既存のデータセットの限界に対処するため,大規模で多様な多モーダルな英語ビデオコメントデータセットを構築した。
Twitchから抽出されたこのデータセットは、11のビデオカテゴリをカバーし、合計438時間と3200万のコメントがある。
我々は,SFATモデルの有効性を,ライブビデオや進行中の会話コンテキストからコメントを生成する既存の手法と比較することによって実証する。
関連論文リスト
- Real-Time Generation of Game Video Commentary with Multimodal LLMs: Pause-Aware Decoding Approaches [69.57389826203699]
本研究は,文脈内プロンプトだけで,意味論的に関連性があり,良好なリアルタイムコメント生成をサポートできるかどうかを考察する。
提案手法は,1)固定区間法,2)動的区間法に基づく復号法である。
日本語と英語の競馬ゲームデータセットを用いた実験により,動的間隔に基づく復号化は,プロンプトのみを用いて,人間の発話タイミングや内容とより密に一致した注釈を生成できることが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-03T06:39:04Z) - BindWeave: Subject-Consistent Video Generation via Cross-Modal Integration [56.98981194478512]
本稿では,幅広いテーマ・ツー・ビデオシナリオを扱う統一フレームワークを提案する。
MLLM-DiTフレームワークは,事前訓練されたマルチモーダルな大規模言語モデルで,基底エンティティに対して深い相互モーダル推論を行う。
OpenS2Vベンチマークの実験により、本手法は、生成ビデオにおける主観的整合性、自然性、テキスト関連性において優れた性能を実現することを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-01T02:41:11Z) - Episodic Memory Representation for Long-form Video Understanding [52.33907540905242]
大きなビデオ言語モデルは、一般的なビデオ理解において優れているが、長い形式のコンテキストウィンドウの制限に苦労する。
人間の記憶の原理にインスパイアされたトレーニングフリーのフレームワークであるVideo-EMを紹介する。
Video-EMでは、各ベースラインに対して4-9%のパフォーマンス向上を実現し、フレームの削減を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-13T04:33:07Z) - VidCtx: Context-aware Video Question Answering with Image Models [15.1350316858766]
VidCtxは、入力フレームからの視覚情報と他のフレームのテキスト記述の両方を統合する、新しいトレーニング不要なビデオQAフレームワークである。
実験により、VidCtxはオープンモデルに依存するアプローチ間の競争性能を達成することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-23T09:26:38Z) - Video-LaVIT: Unified Video-Language Pre-training with Decoupled Visual-Motional Tokenization [52.63845811751936]
ダイナミックスビデオのモデリングのため、ビデオ事前トレーニングは難しい。
本稿では,ビデオ事前学習におけるこのような制限を,効率的なビデオ分解によって解決する。
筆者らのフレームワークは,13のマルチモーダルベンチマークにおいて,画像と映像のコンテントの理解と生成が可能であることを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-05T16:30:49Z) - MEVG: Multi-event Video Generation with Text-to-Video Models [18.06640097064693]
本稿では,ユーザから複数の個々の文が与えられた複数のイベントを示すビデオを生成する,拡散に基づく新しいビデオ生成手法を提案する。
本手法は, 微調整処理を伴わずに, 事前学習したテキスト・ビデオ生成モデルを使用するため, 大規模なビデオデータセットを必要としない。
提案手法は,コンテンツとセマンティクスの時間的コヒーレンシーの観点から,他のビデオ生成モデルよりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-07T06:53:25Z) - Contrastive Video-Language Learning with Fine-grained Frame Sampling [54.542962813921214]
FineCoは、ビデオフレーム上で操作する微妙なコントラスト対象で、ビデオと言語表現をよりよく学習するアプローチである。
テキストと意味的に等価なフレームを選択することで、ビデオの削除を支援し、クロスモーダル対応を改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-10T22:48:08Z) - Multimodal Frame-Scoring Transformer for Video Summarization [4.266320191208304]
MFST(Multimodal Frame-Scoring Transformer)フレームワークは、視覚的、テキスト、オーディオ機能を利用して、フレームに関するビデオをスコアする。
MFSTフレームワークは、事前に訓練されたエンコーダを用いて、まず各モダリティ特徴(視覚-テキスト-オーディオ)を抽出する。
MFSTは、ビデオテキスト・オーディオ表現を入力として使用し、フレームレベルのスコアを予測するマルチモーダル・フレーム・スコリング・トランスフォーマーを訓練する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-05T05:14:15Z) - Multimodal Matching Transformer for Live Commenting [97.06576354830736]
自動的なライブコメントは、視聴者にリアルタイムでビデオに対するコメントを提供することを目的としている。
このタスクの最近の研究は、コメントを生成するエンコーダ-デコーダモデルを採用している。
本稿では,コメント,視覚,音声間の関係を捉えるマルチモーダルマッチング変換器を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-07T07:19:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。