Video-RAG：助力视频语言模型更好地理解和处理长视频内容

Video-RAG简介

Video-RAG是一种创新的无需训练且成本效益高的视频理解流程，旨在解决大型视频-语言模型（LVLMs）在理解长视频时因上下文有限而遇到的挑战。该方法通过视觉对齐的辅助文本帮助跨模态对齐，并提供超出视觉内容的额外信息。具体而言，Video-RAG利用开源外部工具从纯视频数据中提取音频、光学字符和目标检测等视觉对齐信息，并将这些信息作为辅助文本与视频帧和查询一起输入到现有的LVLM中。通过这种插件式集成，Video-RAG显著提升了长视频理解的性能，尤其在Video-MME、MLVU和LongVideoBench等基准测试中表现出色，甚至在与72B模型结合使用时，性能超过了专有模型如Gemini1.5-Pro和GPT-4o。此外，Video-RAG具有轻量级、易于实现和兼容性强等优点，为长视频理解提供了一种资源高效且灵活的解决方案.

Video-RAG主要功能

• 长视频理解：能够有效理解长视频内容，解决传统LVLMs因上下文限制导致的理解困难问题.
• 跨模态对齐：通过视觉对齐的辅助文本，促进视频内容与文本查询之间的跨模态对齐，提高理解准确性.
• 性能提升：在多个长视频理解基准测试中，如Video-MME、MLVU和LongVideoBench等，显著提升LVLMs的性能.
• 开源兼容：完全基于开源工具和模型实现，无需依赖专有模型或商业API，易于集成和扩展.
• 资源高效：采用单次检索的方式，具有较低的计算开销和资源消耗，相较于传统方法更加高效.

Video-RAG技术原理

• 查询解耦：
  • 接收用户关于视频的查询后，LVLM首先解耦查询并生成检索请求，用于从目标视频中提取辅助文本.
  • 通过解耦提示（prompt），LVLM生成包含自动语音识别（ASR）、目标检测（DET）和类型（TYPE）等信息的JSON格式检索请求.
• 辅助文本生成与检索：
  • 从查询视频中并行生成多种辅助文本，包括光学字符识别（OCR）、自动语音识别（ASR）和目标检测（DET）文本.
  • 构建OCR、ASR和DET数据库，利用Contriever模型将文本编码成文本嵌入，并存储在FAISS索引库中以支持高效的相似性搜索.
  • 根据检索请求，从数据库中检索与用户查询相关的辅助文本，确保其在文本嵌入空间中的相关性.
• 集成与生成：
  • 将检索到的辅助文本与用户的查询结合，形成统一的辅助输入.
  • 将辅助输入与视频帧一起输入到LVLM中，生成最终的响应结果，辅助文本帮助LVLM更好地理解和生成与查询相关的信息.

Video-RAG应用场景

1. 视频内容审核：在长视频平台或社交媒体中，利用Video-RAG自动理解视频内容，高效识别违规、不当或敏感信息，辅助人工审核提高审核效率和准确性.
2. 教育视频分析：应用于在线教育领域，对教学视频进行深入理解，提取关键知识点、教学环节等信息，帮助学生快速定位学习重点，辅助教师优化教学内容.
3. 影视制作辅助：在影视后期制作过程中，通过Video-RAG分析视频素材，自动整理和分类镜头，提取人物对白、场景描述等信息，为剪辑、特效制作等环节提供参考和便利.
4. 视频推荐系统：结合用户的兴趣和行为数据，利用Video-RAG深入理解视频内容，精准推荐相关性强、用户感兴趣的长视频，提升用户体验和平台的用户粘性.
5. 视频问答系统：构建基于Video-RAG的视频问答系统，用户可以针对长视频内容提出具体问题，系统通过理解视频和问题，给出准确的答案，满足用户对视频信息的查询需求.
6. 视频内容创作：辅助视频创作者在创作过程中，通过Video-RAG分析已有视频素材，提取创意点、素材标签等信息，为创作新视频提供灵感和素材推荐，提高创作效率和质量.

Video-RAG项目入口

• 项目主页：https://video-rag.github.io/
• Github代码库：https://github.com/Leon1207/Video-RAG-master
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.13093