Metodo innovativo per la comprensione dei video con rappresentazione testuale

Recenti progressi nella comprensione delle immagini hanno beneficiato molto dall'uso di grandi quantità di coppie immagine-testo trovate online. La comprensione dei video, però, è ancora piuttosto complicata, anche se ci sono parecchi dati video-testo disponibili in rete. Questa sfida deriva principalmente dalla complessità unica dei video e dalla qualità limitata del supporto linguistico nei dataset attuali.

In questo articolo, presentiamo un nuovo metodo chiamato Text-Only Pre-Alignment (TOPA). Questo approccio consente ai grandi modelli di linguaggio (LLM) di capire meglio i video senza dover essere addestrati su dati video reali. Iniziamo usando un LLM avanzato per creare quelli che chiamiamo Video Testuali, che consistono in una serie di fotogrammi testuali che simulano video reali, completi di annotazioni. Questi video simulati vengono poi utilizzati per preparare un LLM solo linguistico per interagire con il contenuto video.

Per connettere le rappresentazioni testuali con video reali, utilizziamo un modello chiamato CLIP. Questo modello aiuta ad allineare le caratteristiche visive con quelle testuali. Durante il nostro processo, l'LLM impara a trattare fotogrammi testuali continui come farebbe con immagini video reali. Effettuiamo test approfonditi e i risultati mostrano che TOPA allinea efficacemente il contenuto video con gli LLM. È notevole che il nostro modello TOPA-Llama2-13B raggiunga un'accuratezza Top-1 del 51,0% su un noto test di comprensione video chiamato Egoschema, superando i metodi di pre-addestramento video-testo precedenti.

#Contesto

La rapida crescita nella comprensione immagine-linguaggio ha portato a miglioramenti significativi in come immagini e linguaggio si allineano. Questo è principalmente derivato dal pre-addestramento su un dataset di larga scala di coppie immagine-testo rumorose provenienti da internet. Questo fa sorgere la domanda se possiamo replicare questo successo per la comprensione video-linguaggio.

La ricerca ha esplorato il pre-addestramento di modelli video-linguaggio usando milioni di coppie video-testo dal web. Alcuni progressi sono stati fatti in compiti video semplici come il recupero di coppie video-testo, la creazione di didascalie video e la risposta a domande sui video. Nonostante ciò, studi recenti hanno mostrato che questi modelli spesso faticano con video lunghi dove una profonda comprensione del tempo e della sequenza è vitale.

Due motivi principali causano questo divario nelle prestazioni: la natura complessa dei video e le carenze del supporto linguistico trovato nei dataset video.

1. Complessità dei Video: I video hanno molteplici dimensioni di complessità, sia in termini di spazio che di tempo, che non sono presenti nelle immagini statiche. Catturare la dinamica video richiede un'ampia formazione su dati più vasti. Inoltre, i video devono essere elaborati fotogramma per fotogramma, aumentando il calcolo necessario rispetto a lavorare con le immagini. Quindi, creare modelli per capire come funzionano i video è particolarmente difficile.

2. Limitazioni del Supporto Linguistico: La maggior parte del supporto linguistico fornito nei dataset video-testo proviene da sottotitoli collegati ai video. Questi sottotitoli di solito descrivono fotogrammi senza catturare relazioni temporali che sono essenziali per comprendere i video. Questa discrepanza tra la complessità dei video e il supporto linguistico limitato rende difficile costruire modelli video-linguaggio efficaci.

In questo articolo, suggeriamo un nuovo modo per sviluppare competenze di comprensione video usando grandi modelli di linguaggio (LLM) simulando le dinamiche video con descrizioni testuali. Invece di allineare i video direttamente con il linguaggio, proponiamo una rappresentazione video testuale, utilizzando sequenze di fotogrammi testuali per riflettere le reali dinamiche video.

#Dataset Video Testuale

Introduciamo un dataset che chiamiamo TextVid, realizzato usando un potente LLM. TextVid è composto da due parti:

1. Video Testuali (Tideo): Queste sono sequenze di fotogrammi testuali che imitano i fotogrammi chiave di video reali.
2. Annotazioni: Queste includono descrizioni dettagliate e vari accoppiamenti di domande e risposte (QA).

I principali vantaggi del dataset TextVid includono la sua grande scala e diversità, poiché è solo testuale e completamente generato da un LLM. Inoltre, la qualità delle annotazioni generali è alta, allineandosi strettamente con il contenuto dei video testuali.

#Quadro TOPA

Il nostro quadro TOPA proposto prepara efficacemente gli LLM a lavorare con contenuti video. Presentiamo tre compiti diversi per il pre-allineamento: sintesi, risposta a domande e domande a scelta multipla. Per connettere gli aspetti testuali e visivi, utilizziamo il modello CLIP.

Durante la fase di pre-allineamento, l'LLM impara a gestire output testuali continui. Quando si tratta di input video reali durante l'inferenza, l'LLM utilizza caratteristiche visive da CLIP. Questo processo aiuta l'LLM ad adattarsi ai dati video reali anche se è stato addestrato su testo.

#Contributi

1. Introduciamo TOPA, un nuovo modo di allineare gli LLM con la comprensione video senza necessitare di dati video reali.
2. Presentiamo il dataset TextVid, che include una sostanziale raccolta di video testuali e annotazioni di alta qualità.
3. I nostri esperimenti mostrano che TOPA si comporta bene in vari compiti di comprensione video, dimostrando la sua efficacia rispetto ai metodi precedenti.

#Lavoro Correlato

Nell'allineamento visione-linguaggio, modelli come CLIP creano uno spazio condiviso per la visione e il linguaggio usando l'addestramento da ampi dataset web. La ricerca recente esplora anche come modellare le sequenze video usando LLM, con l'obiettivo di migliorare la comprensione video-linguaggio.

Al alcuni progetti mirano a perfezionare i dataset multimodali usando LLM. Altri hanno cercato di adattare modelli di comprensione delle immagini per compiti video. Tuttavia, il nostro approccio si distingue generando video testuali per il pre-allineamento degli LLM, permettendo loro di elaborare caratteristiche continue per la comprensione video.

#Valutazione e Risultati

Valutiamo TOPA attraverso vari benchmark, compresi compiti di QA video a scelta multipla e di didascalie video. La nostra valutazione zero-shot sul dataset Egoschema mostra che TOPA, nonostante non sia stato addestrato con video reali, si comporta meglio di molti metodi precedenti.

#Risultati Zero-shot

Otteniamo risultati significativi sul benchmark Egoschema, mostrando che TOPA può funzionare bene senza addestramento pregresso su video reali. Questo indica la capacità del modello di elaborare input video con successo, anche se le prestazioni possono variare a seconda dei compiti specifici coinvolti.

#Ottimizzazione e Prestazioni

Quando ottimizziamo i modelli TOPA, osserviamo miglioramenti costanti in vari compiti video. I risultati mostrano che anche senza addestramento su video reali, la tecnica di pre-allineamento può essere adattata efficacemente per compiti specifici di comprensione video.

#Conclusioni

In questo articolo, abbiamo introdotto TOPA, un metodo di pre-allineamento solo testuale per allineare grandi modelli di linguaggio con la modalità video. TOPA ha mostrato prestazioni impressionanti in compiti di comprensione video di lungo formato, indicando che questo approccio solo testuale può catturare efficacemente le dinamiche video. Il nostro metodo non solo semplifica il processo di preparazione dei dati ma ha anche potenziali applicazioni più ampie in vari compiti visione-linguaggio.

Crediamo che il nostro lavoro possa ispirare ricerche future nella comprensione video-linguaggio, rendendola più accessibile a un pubblico più ampio. L'obiettivo a lungo termine è creare un modello generale capace di comprendere e interpretare i contenuti video in modo efficiente.