「MM-Vid：一个集成的视频理解系统，能处理和理解长视频内容并进行问答」
由Microsoft Azure AI开发，结合了GPT-4V的能力和其他视觉、音频和语音处理工具，能处理和理解长视频和复杂任务。
能够自动识别和解释视频中的元素，如人物行为、情感表达、场景变化和对话内容，从而实现对视频故事线的理解。
其核心功能是将视频中的多模态信息（如视觉图像、音频信号和语言对话）转录成详细的文本脚本，这样大语言模型就能够理解视频内容。
这对于多种应用场景都非常有用，比如为视觉障碍人士提供视频内容的音频描述，或者在视频监控中自动识别和报告重要事件。
MM-Vid工作流程：
1、多模态预处理：这一步骤涉及到对输入视频文件的初步处理。使用先进的自动语音识别（ASR）工具从视频中提取对话文本，并根据场景检测算法将视频分割成多个短片段。这些片段通常包含10帧视频，通过均匀采样得到。
2、外部知识收集：系统会收集与视频相关的外部信息，如元数据、标题、摘要、角色快照等，这些信息有助于提高视频内容理解的深度和准确性。
3、剪辑级视频描述生成：在这一步骤中，GPT-4V接收剪辑级视频帧作为输入，并为每个视频剪辑生成详细的描述。这些描述包括角色的动作、表情和对话等。
4、脚本生成：最后，系统使用GPT-4根据剪辑级视频描述、ASR结果和视频元数据（如果有）来生成完整视频的连贯脚本。这个脚本是视频内容理解的基础，它详细记录了视频中的事件和对话。
这项工作的目标是填补现有技术的空白，探索可以直接应用于现实世界长视频理解的方法。通过这种方式，MM-VID有望改善我们分析和理解日常生活中遇到的视频内容的能力。
MM-Vid可以大大提高视频内容分析的效率和准确性，为视频理解和内容创作提供了新的工具。特别针对长视频和复杂任务的挑战。
项目及演示：https://multimodal-vid.github.io
论文：https://arxiv.org/abs/2310.19773
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