[Vid-LLM] docs | 视频理解任务

链接：https://github.com/yunlong10/Awesome-LLMs-for-Video-Understanding

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docs：Vid-LLM

本项目是关于视频大语言模型(Vid-LLMs)的全面综述与精选列表。

探讨了这些智能系统如何处理和理解视频内容，详细介绍了它们多样的架构与训练方法、旨在完成的特定任务，以及用于开发和评估的数据集与基准测试。

可视化

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章节列表

视频大语言模型(Vid-LLMs)
视频理解任务
Vid-LLM方法分类体系
Vid-LLM功能分类体系
数据集与基准测试

Why we need Vid-LLMs?

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Vid-LLMs: Models

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本文将介绍视频大语言模型(Vid-LLMs)及其应用。

Vid-LLMs通过结合视觉处理和语言理解能力，使AI能够"观看"视频并回答相关问题

文章概述了Vid-LLMs的工作原理：将视频分解为关键信息，转化为语言模型可理解的表征，再结合问题生成回答。
重点介绍了Vid-LLMs的核心优势和多模态交互能力，并通过烹饪视频示例展示了其问答功能。
最后简要提及了视频理解任务分类，包括识别当前内容和预测未来事件等应用场景。

该项目提供了Vid-LLMs的全面技术资料和资源列表。

第1章：视频大语言模型(Vid-LLMs)

是否曾观看视频时，希望能像询问知识渊博的朋友那样直接向视频提问？想象观看烹饪教程时立即知道"主要食材有哪些？“，或是看到体育精彩片段时询问"谁进的球？”

这听起来像科幻情节，但得益于视频大语言模型(Vid-LLMs)，这正在成为现实~

Vid-LLMs解决什么问题？

我们已经拥有**大语言模型(LLMs)**这类神奇工具，如ChatGPT。

它们是能理解和生成类人文本的智能助手，可以创作故事、回答问题甚至协助编程。

但普通LLM仅能理解文本。对于视频中的视觉和听觉信息，它既"看不见"也"听不到"。这是重大局限，因为世界上大量信息以视频形式存在——从社交媒体片段到教学讲座和安防录像。

Vid-LLMs正是为此而生。它们赋予LLM"观看"和真正理解视频的能力，将其升级为能同时理解人类语言和动态视频世界的超级智能助手。

Vid-LLMs究竟是什么？

Vid-LLMs是经过升级、具备视频处理与推理能力的大语言模型。

通俗理解：

普通LLM如同只会读写的高智商人士
Vid-LLM则是同一位智者，但获得了眼睛和耳朵，可以看电视了！它能接收视频中的所有视觉信息（发生的事件、场景人物、出现物体）和听觉信息（声音、语音）

这意味着Vid-LLMs能实现：

回答关于视频内容的提问
总结长视频的关键事件或主题
甚至根据观察采取行动或给出指导

它们为视频分析带来类人理解能力，让我们能用自然语言与视频交互。

Vid-LLMs工作原理（简化版）

要让LLM"看见"视频，需将复杂的视听信息转换为LLM能理解的格式：

视频分解：视频是随时间变化的图像序列（帧），通常伴有声音
关键信息提取：专用"视频理解组件"（智能视觉和音频处理器）分析这些帧和声音，识别物体、动作、场景和语音
语言化转换：提取的视频信息被转化为"类语言"表征，虽非原始文本但能让LLM与人类语言协同处理
语言模型接管：组合信息（您的文本问题+视频"类语言"表征）输入LLM，由其强大的语言理解能力关联信息并生成相关回答

应用场景实例

回到烹饪节目例子：

场景：有一段厨师做菜的教程视频，您想知道：“这个食谱使用的主要食材是什么？”

Vid-LLM可以帮忙

输入Vid-LLM：

视频文件（如cooking_tutorial.mp4）
自然语言问题：“这个食谱使用的主要食材是什么？”

虽然实际Vid-LLM代码非常复杂，但我们可以模拟其使用方式：

# 此为概念示例，非本项目实际可运行代码
# 展示如何与Vid-LLM交互class VidLLMModel:def __init__(self):# 真实Vid-LLM会加载大型模型print("视频大语言模型助手已就绪！")def ask_about_video(self, video_path: str, question: str) -> str:# 内部进行视频处理和问题解答print(f"正在处理视频：{video_path}")print(f"解析问题：'{question}'")# ...此处进行复杂的视频分析和语言推理...# 基于视频分析的模拟输出if "ingredients" in question.lower() and "cooking_tutorial.mp4" in video_path:return "根据视频分析，主要食材有面粉、鸡蛋、糖、牛奶和巧克力豆。"elif "goal" in question.lower():return "视频显示10号球员在比赛0:45时进球。"else:return "需要更多视频细节才能确定。"# 初始化Vid-LLM助手
my_vid_llm = VidLLMModel()# 询问烹饪视频
video_file = "cooking_tutorial.mp4" # 视频文件路径
question_text = "这个食谱使用的主要食材是什么？"answer = my_vid_llm.ask_about_video(video_file, question_text)
print(f"\nVid-LLM回答：{answer}")

输出：

视频大语言模型助手已就绪！
正在处理视频：cooking_tutorial.mp4
解析问题：'这个食谱使用的主要食材是什么？'Vid-LLM回答：根据视频分析，主要食材有面粉、鸡蛋、糖、牛奶和巧克力豆。

此例中，VidLLMModel会"观看"烹饪教程视频，识别动作和物体（如混合食材），理解问题后给出详细回答，就像有位智能朋友陪您看视频并讲解内容！

原理浅析

Vid-LLM如何处理视频并关联问题？通过序列图简化说明：

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流程解析：

用户：提出问题和提供视频
Vid-LLM：总体协调系统
视频编码器：Vid-LLM的"眼睛和耳朵"，处理原始视频（像素和声波），提取表征视频内容的"特征"或"嵌入"（数值化表示）
连接器：对齐视频嵌入和语言模型能理解的文本嵌入，充当桥梁
LLM：实际推理的大脑，结合问题和视频信息生成连贯回答

Vid-LLMs核心优势

结合两大领域的优势：

特性	优势
多模态理解	能处理和理解视频（视觉+听觉）与文本的多源信息
上下文推理	可在动态视频语境中推理事件、物体和动作
自然语言交互	让用户用日常语言与视频互动，简化复杂任务
多功能任务	能执行从摘要生成到问答和内容创作等广泛任务

结语

本章介绍了激动人心的视频大语言模型(Vid-LLMs)世界。我们了解到它们是能"观看"、"聆听"和"理解"视频的先进AI模型，弥合了动态视觉内容与强大语言推理间的鸿沟。

这项能力开启了用自然语言与视频信息交互并提取洞察的新纪元。

现在您已了解Vid-LLMs的基础知识，让我们继续探索它们能解决的具体问题和应用场景。

下一章：视频理解任务

第2章：视频理解任务

在前一章中，我们介绍了视频大语言模型(Vid-LLMs)——这种神奇的AI助手能够像知识渊博的朋友一样"观看"、"聆听"和"理解"视频内容，弥合了动态视觉内容与强大语言推理之间的鸿沟。

但当Vid-LLM具备"视觉"和"听觉"能力后，我们究竟能让它完成哪些具体任务？这些智能系统被设计来解决什么问题？

什么是视频理解任务？

视频理解任务是指Vid-LLMs经过训练后能够应对的具体挑战、问题或疑问。

它们是Vid-LLM用来展示其视频理解能力的各种"测试"。

假设我们拥有数小时的监控录像、冗长的教学讲座或家庭视频集锦。我们不会简单地要求Vid-LLM"理解这个视频"，而是会设定具体目标：“找出我的狗什么时候开始吠叫”、“总结这个讲座的要点"或"告诉我视频里我的孩子在搭建什么”。

这些具体目标就是我们所说的视频理解任务。让我们详细解析其中最常见和最重要的几类：

1. 识别：发生了什么？

描述：这项任务涉及识别并标注视频中出现的物体、动作和事件。就像一位细致的观察者，详尽列出所见的所有细节。

类比：想象正在观看一个繁忙的街景。执行"识别"任务的Vid-LLM会告诉你：“有一辆红色汽车驶过，一个人在遛狗，还有一个街头小贩在卖椒盐卷饼。”

概念性输入与输出：

输入Vid-LLM：视频片段和通用问题，如"画面中有哪些物体？“或"正在发生什么动作？”
预期输出：检测到的物体列表（如"汽车"、"行人"、"狗"、"树"）或动作列表（如"驾驶"、“行走”、“奔跑”、“交谈”）

2. 预测：接下来会发生什么？

描述：这项任务需要根据视频已发生的内容预测未来事件或动作。要求Vid-LLM理解事件模式和逻辑序列。

类比：如果看到有人拿起棒球棒站在本垒板旁，我们可能预测他即将挥棒。Vid-LLM对视频内容进行类似的预测。

概念性输入与输出：

输入Vid-LLM：展示当前情境的视频片段和问题，如"这个人接下来会做什么？“或"可能会发生什么后续事件？”
预期输出：对未来动作或事件的预测（如"这个人可能会往锅里倒水"或"汽车很可能在十字路口左转"）

3. 描述与字幕生成：描述这个视频

描述：这项任务专注于生成类人的叙述性文本，用于总结或描述视频内容。输出范围可以从简洁的短字幕到详细的事件段落描述。

类比：想象纪录片旁白或新闻视频的文字记者。Vid-LLM扮演这个叙述者角色，根据画面和声音创作故事。

概念性输入与输出：

输入Vid-LLM：视频文件和请求，如"详细描述这个视频"或"为这个片段生成简短字幕"
预期输出：描述视频内容的自然语言句子或段落（如"一只金毛寻回犬在郁郁葱葱的公园里欢快地玩接球游戏，捡回主人抛出的红色球"或"视频展示了从混合原料、揉面到最终烘焙的面包制作分步教程"）

4. 定位与检索：找到那个瞬间！

描述：这项任务是在视频中查找与给定文本查询匹配的特定时刻或片段。就像拥有一个能在视频内部工作的超级搜索引擎。

类比：想在电影中找到某个角色说特定台词的精确场景。通过描述查找内容，定位与检索功能可以实现这一点。

概念性输入与输出：

输入Vid-LLM：视频文件和文本查询，如"展示厨师加盐的时刻"或"找出所有出现蓝色汽车的片段"
预期输出：精确时间戳（如"0:45-0:48"）或指向特定视频片段的链接

5. 问答：关于X在Y中的情况？

描述：这是最复杂的任务之一，Vid-LLM需要回答关于视频内容的详细且复杂的问题，要求对事件、物体及其随时间变化的关系进行深度推理和理解。

类比：就像拥有一位真正博学的朋友，他不仅知道"发生了什么"，还能回答"为什么会发生"或"两个事件之间的关系是什么"。

概念性输入与输出：

输入Vid-LLM：视频文件和复杂问题（如"为什么这个人选择那种特定木材做项目？“或"运动员在最后阶段面临的主要挑战是什么？”）
预期输出：基于视频内容的综合性自然语言回答（如"这个人选择那种木材是因为它以防腐和耐潮湿著称，这对户外家具很重要"或"运动员在最后一英里遭遇强逆风，导致速度略有下降"）

视频理解任务总结

以下是讨论任务的快速概览：

任务类别	功能描述	示例交互
识别	识别视频中的物体、动作和事件	“狗在做什么？” -> “狗在接球”
预测	根据当前视频事件预测后续发展	“这个人接下来会烹饪什么？” -> “可能会切菜”
描述与字幕生成	生成视频内容的类人文本摘要或描述	“描述这个视频” -> “湖面日出的宁静景象”
定位与检索	查找与文本查询匹配的特定视频片段	“找出汽车左转的时刻” -> “发生在0:23-0:25”
问答	回答需要视频内容推理的复杂问题	“机器人为什么停止？” -> “检测到障碍物”