LongVU：用于长视频语言理解的时空自适应压缩

LongVU简介

LongVU是由Meta AI、沙特国王科技大学（KAUST）和韩国大学的研究团队共同开发的一种创新的长视频语言理解模型。该模型通过时空自适应压缩机制，能够在保持视觉细节的同时减少视频标记数量，有效处理长视频数据。它利用跨模态查询和帧间依赖性来适应性地降低视频中的时空冗余，使得在有限的上下文长度内实现高效的长视频理解成为可能。这一突破性进展为视频内容分析和多模态人工智能领域带来了新的技术动力。

LongVU主要功能

1. 时空自适应压缩：LongVU能够减少长视频中的视频标记数量，同时保留关键视觉信息，以适应大型语言模型（LLMs）的上下文长度限制。
2. 跨模态查询：模型使用文本引导的跨模态查询来选择性地减少视频帧的特征，确保与文本查询相关的帧保持完整的标记分辨率。
3. 帧间依赖性分析：通过分析视频帧之间的时间依赖性，模型能够基于这些依赖性来进一步压缩空间标记，以适应更长的视频内容。
4. 高效处理长视频：LongVU能够有效处理1fps采样的视频输入，并适应性地将每小时长视频的每帧标记数量减少到平均2个标记，以适应8k上下文长度的LLMs。
5. 提升视频理解性能：在多个视频理解基准测试中，LongVU展现了优于现有方法的性能，特别是在理解小时级长视频任务上。

LongVU技术原理

1. DINOv2特征提取：利用DINOv2模型的自监督训练优势，提取视频帧的特征，并基于这些特征的相似性去除冗余帧。
2. SigLIP特征融合：结合DINOv2和SigLIP两种视觉特征，通过空间视觉聚合器（Spatial Vision Aggregator, SVA）融合这些特征，以增强模型对视觉信息的捕捉能力。
3. 文本引导的帧选择：通过文本查询与视频帧特征之间的交叉模态注意力分数，选择与文本查询最相关的帧以保留其原始标记分辨率。
4. 空间标记压缩（Spatial Token Compression, STC）：在必要时，对视频帧进行空间标记压缩，以确保模型能够在LLMs的上下文长度限制内处理视频内容。
5. 滑动窗口机制：在长视频中应用滑动窗口机制，对每个窗口内的第一帧保留完整标记，而对后续帧进行基于余弦相似度的空间标记压缩。
6. 自适应策略：LongVU的压缩策略是自适应的，能够根据视频内容的复杂性和文本查询的相关性动态调整压缩程度。

LongVU应用场景

1. 视频内容分析：LongVU可以用于分析长视频内容，提取关键信息，为视频内容审核、分类和标签生成提供支持。
2. 视频搜索和检索：在庞大的视频数据库中，LongVU能够通过理解视频内容来增强视频搜索功能，帮助用户快速定位到相关片段。
3. 视频问答系统：利用LongVU，可以构建视频问答系统，回答关于视频内容的具体问题，如“视频中的事件发生在哪个时间点？”
4. 视频摘要生成：LongVU能够从长视频中提取关键帧和片段，自动生成视频摘要，为用户提供快速概览。
5. 视频监控分析：在安全监控领域，LongVU可以分析监控视频流，识别和响应重要事件，提高监控效率。
6. 教育和培训：LongVU可以用于教育视频内容的分析，提供视频内容的详细理解，辅助学习者更好地吸收信息。

LongVU项目入口

• 官方项目主页：https://vision-cair.github.io/LongVU/
• GitHub源码库：https://github.com/Vision-CAIR/LongVU
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/pdf/2410.17434