以视频为新语言进行现实世界决策
内容提要
该文综述视频理解与生成研究，涵盖无监督特征学习、缺失帧预测、VideoCOT关键帧增强、VIP数据集、VideoLLM、Video-ChatGPT及多模态文本描述等方法，表明大型语言模型可有效迁移至视频推理，具广阔应用潜力。
延伸解读
从预测缺失帧到通用视频理解
文章指出，早期无监督特征学习通过预测视频中缺失帧或外推未来帧，发现了对复杂变形和运动模式有用的时空相关性。这种方法借鉴语言建模，将图像补丁空间量化为大字典，在自然视频上训练后能预测短视频中的非平凡运动。这为后续视频理解研究提供了基础，表明视频数据本身可学习到有效表示。
VideoCOT与VIP数据集：提升视频推理效率
为降低处理数百或数千帧的计算复杂度，文章提出VideoCOT研究方向，利用视觉语言模型的多模态生成能力增强视频关键帧。同时引入VIP数据集，包含现实生活视频和场景描述，以及视频填充和场景预测两个新任务。评估显示，视觉语言模型和LLM在视频链推理上具有潜力，这为高效视频推理提供了新思路。
VideoLLM：将LLM序列推理迁移至视频
VideoLLM框架利用NLP预训练LLM的序列推理能力进行视频序列理解。通过模态编码器和语义转换器，将不同来源输入转换为统一标记序列，馈入仅解码的LLM。实验证明，LLM的理解和推理能力可有效转移到视频理解任务，这展示了跨模态迁移的可行性，为视频分析开辟了新路径。
多模态文本描述与Video-ChatGPT的对话能力
文章提到，结合GPT-3.5或Llama2等LLM的广泛知识，以及BLIP-2、Whisper和ImageBind获取的视觉和听觉多模态文本描述，可生成捕捉多模态视频信息的详细文本描述，在视频理解任务中取得成功。Video-ChatGPT则基于视觉编码器与LLM结合，用于理解和生成关于视频的人类对话，并配有新数据集和定量评估框架，展示了对话式视频理解的进展。
Q&A
视频理解中如何利用无监督特征学习？
通过预测输入视频序列中缺少的帧或外推未来帧，模型能发现表示复杂变形和运动模式有用的空间和时间相关性，并借鉴语言建模将图像补丁空间量化为大字典，适应视觉领域。
VideoCOT是什么？它有什么作用？
VideoCOT是一个新研究方向，旨在利用视觉语言模型的多模式生成能力对视频关键帧进行增强，以提高视频推理能力并降低处理数百或数千帧的计算复杂度。
VIP数据集包含哪些内容？
VIP数据集包含各种现实生活视频和场景描述，以及两个新的视频推理任务：视频填充和场景预测。
VideoLLM框架如何实现视频序列理解？
VideoLLM利用NLP预训练LLMs的序列推理能力，通过精心设计的模态编码器和语义转换器，将不同来源的输入转换为统一的标记序列，然后馈入仅解码的LLM中，从而进行视频序列理解。
Video-ChatGPT模型有什么特点？
Video-ChatGPT基于视觉编码器与大型语言模型结合，用于理解和生成关于视频的人类对话，并使用了手动和半自动管道获得的新数据集进行训练和评估，在定量评估框架下分析了优劣。
大型语言模型在视频推理中有哪些应用潜力？
大型语言模型可有效迁移至视频推理，在空间时间推理和通识知识方面表现出优势，并展示了在各个领域中应用的强大可扩展性和多功能性，为视频理解工具的发展带来巨大潜力。
