論文の概要: MMViR: A Multi-Modal and Multi-Granularity Representation for Long-range Video Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.05495v1
• Date: Fri, 09 Jan 2026 02:59:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-12 17:41:49.82263
• Title: MMViR: A Multi-Modal and Multi-Granularity Representation for Long-range Video Understanding
• Title（参考訳）: MMViR:長距離ビデオ理解のためのマルチモーダル・マルチグラニュラリティ表現
• Authors: Zizhong Li, Haopeng Zhang, Jiawei Zhang,
• Abstract要約: 数分から数時間の長いビデオは、現在のマルチモーダルな大規模言語モデルにとって大きな課題となる。 長大なビデオ理解のためのマルチモーダルな多粒構造表現MMViRを提案する。 MMViRは、時間のビデオ理解において19.67%の改善を実現し、処理遅延を45.4%に削減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.663791315702202
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Long videos, ranging from minutes to hours, present significant challenges for current Multi-modal Large Language Models (MLLMs) due to their complex events, diverse scenes, and long-range dependencies. Direct encoding of such videos is computationally too expensive, while simple video-to-text conversion often results in redundant or fragmented content. To address these limitations, we introduce MMViR, a novel multi-modal, multi-grained structured representation for long video understanding. MMViR identifies key turning points to segment the video and constructs a three-level description that couples global narratives with fine-grained visual details. This design supports efficient query-based retrieval and generalizes well across various scenarios. Extensive evaluations across three tasks, including QA, summarization, and retrieval, show that MMViR outperforms the prior strongest method, achieving a 19.67% improvement in hour-long video understanding while reducing processing latency to 45.4% of the original.
• Abstract（参考訳）: 数分から数時間に及ぶ長いビデオは、複雑なイベント、多様なシーン、長距離依存関係のために、現在のマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)に重大な課題を提示している。 このようなビデオの直接エンコーディングは計算に高すぎるが、単純なビデオからテキストへの変換は、しばしば冗長あるいは断片化されたコンテンツをもたらす。 これらの制約に対処するために,長大なビデオ理解のための新しいマルチモーダルな多粒構造表現MMViRを導入する。 MMViRは、ビデオのセグメンテーションのための重要な旋回点を特定し、世界的物語と細かな視覚的詳細を結合する3段階の記述を構築する。 この設計は、効率的なクエリベースの検索をサポートし、様々なシナリオでうまく一般化する。 QA(英語版)、要約(英語版)、検索(英語版)を含む3つのタスクにわたる広範囲な評価は、MMViRが従来の最強の手法よりも優れており、処理遅延を45.4%に抑えながら、1時間の動画理解において19.67%改善していることを示している。

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