在視頻理解這一領域，盡管多模態模型在短視頻分析上取得了突破性進展，展現出了較強的理解能力，但當它們面對電影級別的長視頻時，卻顯得力不從心。因而，長視頻的分析與理解，特別是對于長達數小時電影內容的理解，成為了當前的一個巨大挑戰。

究其原因，導致模型理解長視頻困難的一個主要原因是缺乏高質量、多樣化的長視頻數據資源，而且收集和注釋這些數據需要龐大的工作量。

面對這樣的難題， 騰訊和復旦大學的研究團隊提出了 MovieLLM，一個創新性的 AI 生成框架。MovieLLM 采用了創新性的方法，不僅可以生成高質量、多樣化的視頻數據，而且能自動生成大量與之相關的問答數據集，極大地豐富了數據的維度和深度，同時整個自動化的過程也極大地減少了人力的投入。

• 論文地址：https://arxiv.org/abs/2403.01422
• 主頁地址：https://deaddawn.github.io/MovieLLM/

這一突破性的進展不僅提高了模型對復雜視頻敘事的理解能力，還增強了模型針對長達數小時電影內容的分析能力，克服了現有數據集在稀缺性和偏差方面的限制，為超長視頻的理解提供了一條全新而有效的思路。

MovieLLM 巧妙地結合了 GPT-4 與擴散模型強大的生成能力，應用了一種「story expanding」連續幀描述生成策略，并通過「textual inversion」來引導擴散模型生成場景一致的圖片來構造出一部完整電影的連續幀。

方法概述

MovieLLM 巧妙地結合了 GPT-4 與擴散模型強大的生成能力，構造了高質量、多樣性的長視頻數據與 QA 問答來幫助增強大模型對長視頻的理解。

MovieLLM 主要包括三個階段：

1. 電影情節生成。

MovieLLM 不依賴于網絡或現有數據集來生成情節，而是充分利用 GPT-4 的能力來產生合成數據。通過提供特定的元素，如主題、概述和風格，引導 GPT-4 產生針對后續生成過程量身定制的電影級關鍵幀描述。

2. 風格固定過程。

MovieLLM 巧妙地使用「textual inversion」技術，將劇本中生成的風格描述固定到擴散模型的潛在空間上。這種方法指導模型在保持統一美學的同時，生成具有固定風格的場景，并保持多樣性。

3. 視頻指令數據生成。

在前兩步的基礎上，已經獲得了固定的風格嵌入和關鍵幀描述?；谶@些，MovieLLM 利用風格嵌入指導擴散模型生成符合關鍵幀描述的關鍵幀并根據電影情節逐步生成各種指令性問答對。

經過上述步驟，MovieLLM 就創建了高質量、風格多樣的、連貫的電影連續幀以及對應的問答對數據。電影數據種類的詳細分布如下:

實驗結果

通過在 LLaMA-VID 這一專注于長視頻理解的大模型上應用基于 MovieLLM 構造的數據進行微調，本文顯著增強了模型處理各種長度視頻內容的理解能力。而針對于長視頻理解，當前并沒有工作提出測試基準，因此本文還提出了一個測試長視頻理解能力的基準。

雖然 MovieLLM 并沒有特別地去構造短視頻數據進行訓練，但通過訓練，仍然觀察到了在各類短視頻基準上的性能提升，結果如下：

在 MSVD-QA 與 MSRVTT-QA 這兩個測試數據集上相較于 baseline 模型，有顯著提升。

在基于視頻生成的性能基準上，在五個測評方面都獲得了性能提升。

在長視頻理解方面，通過 MovieLLM 的訓練，模型在概括、劇情以及時序三個方面的理解都有顯著提升。

此外，MovieLLM 相較于其他類似的可固定風格生成圖片的方法，在生成質量上也有著較好的結果。

總之，MovieLLM 所提出的數據生成工作流程顯著降低了為模型生產電影級視頻數據的挑戰難度，提高了生成內容的控制性和多樣性。同時，MovieLLM 顯著增強了多模態模型對于電影級長視頻的理解能力，為其他領域采納類似的數據生成方法提供了寶貴的參考。

對此研究感興趣的讀者可以閱讀論文原文，了解更多研究內容。