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MovieLLM-通過AI生成電影來增強長視頻理解的框架

MovieLLM是什么?

MovieLLM 是一個由復旦大學和騰訊PCG共同開發的,旨在通過AI生成的電影來增強長視頻理解的框架。它可以在各種場景上生成具有風格一致的視頻畫面,解決在生成長視頻時的高質量數據的問題。

MovieLLM利用GPT-4和引導式文本到圖像生成模型來創建一致的關鍵幀,這些關鍵幀具有固定的風格,并且與合理的對話和問答對相對應。這些數據被用于訓練多模態大型語言模型,以提高其在理解復雜視頻敘事方面的表現。

MovieLLM-通過AI生成電影來增強長視頻理解的框架

MovieLLM的主要功能

MovieLLM的主要特點和功能有:

  1. 合成數據生成:MovieLLM通過GPT-4生成詳細的劇本和相應的視覺內容,解決了高質量、多樣化長視頻數據缺乏的問題。
  2. 風格一致性:通過文本反轉技術,將劇本中生成的風格描述固定到擴散模型的潛在空間,確保生成的場景在統一的審美下保持多樣性。
  3. 多模態模型訓練:結合GPT-4的強大生成能力和風格引導擴散模型,產生風格一致的關鍵幀和問答對,形成一個全面的指導調整語料庫,將視覺數據與問答對結合起來。
  4. 實驗驗證:廣泛的實驗表明,MovieLLM生成的數據顯著提高了多模態模型在理解復雜視頻敘事方面的性能,克服了現有數據集在稀缺性和偏見方面的局限性。
  5. 靈活性和可擴展性:MovieLLM的方法在靈活性和可擴展性方面優于傳統的數據收集方法,為長視頻數據的生成提供了一種新的替代方案。

這個項目為視頻理解和多模態AI研究提供了一個新的方向,通過合成數據的生成,有助于推動相關技術的發展。

MovieLLM的工作原理

MovieLLM-通過AI生成電影來增強長視頻理解的框架

1、我們利用 GPT-4 的功能來生成合成數據,而不是限制繪圖生成到傳統數據源(例如網絡或現有數據集)。通過提供主題、概述和樣式等特定元素,我們指導 GPT-4 生成適合后一代流程的電影級關鍵幀描述。

2、通過巧妙地采用文本反轉,我們將從腳本生成的風格描述固定到擴散模型的潛在空間上。這種方法引導模型生成固定風格的場景,同時在統一的審美下保持多樣性。

3、通過將 GPT-4 強大的生成能力與開發的風格引導擴散模型相結合,我們生成風格一致的關鍵幀和相應的 QA 對,從而形成一個全面的指令調優語料庫,將視覺數據與 QA 對相結合。

如何使用MovieLLM?

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