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Shot2Story：多镜头视频理解新基准的研究报告

作者与机构
本研究由Mingfei Han（澳大利亚悉尼科技大学ReLER实验室、MBZUAI计算机视觉系）、Linjie Yang（字节跳动）、Xiaojun Chang（MBZUAI计算机视觉系、中国科学技术大学）、Lina Yao（CSIRO Data61）和Heng Wang（字节跳动）共同完成，发表于ICLR 2025会议。

学术背景
研究领域：该研究属于多模态视频理解领域，聚焦于多镜头（multi-shot）短视频的语义解析任务。
研究动机：现有视频描述数据集（如MSRVTT、ActivityNet-Caps）虽支持多事件标注，但存在两大局限：1）标注粒度粗糙，通常为整段视频的全局描述；2）忽视镜头（shot）作为视频的基本叙事单元，尤其是镜头间的事件关联性。此外，音频旁白（narration）与视觉信号的协同理解尚未被系统建模。
研究目标：提出新基准Shot2Story，通过细粒度的镜头级标注（视觉描述、旁白文本）、视频摘要和问答对，推动多镜头视频的全面理解。

研究流程与方法
1. 数据构建
- 数据来源：从HDVILA-100M公开数据集中筛选42,958段10-40秒的短视频，平均每段含4.4个镜头。
- 筛选标准：
- 镜头数量≤8，避免幻灯片类低质量内容；
- 视觉-音频相关性（CLIP嵌入相似度>0.25）；
- 相邻镜头差异性（余弦相似度<0.9）；
- 动态内容检测（PySceneDetect过滤静态镜头）。

2. 标注流程
- 镜头分割：使用TransNetV2算法自动划分镜头边界。
- 单镜头标注：
- 视觉描述：基于MiniGPT-4生成初始描述，人工修正对象、动作等细节（80%标注需修正）；
- 旁白描述：人工撰写与视觉内容关联的语音文本，标注说话者身份及所指对象。
- 视频摘要生成：
- 输入镜头描述和ASR文本，通过GPT-4生成连贯摘要；
- 人工验证场景/主体连贯性（40%摘要需修正）。
- 问答对构建：
- 基于摘要生成三类问题（时序相关、全局理解、音频相关）；
- 人工过滤可被现有模型（如Video-LLaVA）正确回答的简单问题，最终保留11,370对QA。

3. 任务设计
- 单镜头视频描述：联合视觉与旁白生成镜头级文本。
- 多镜头视频摘要：基于镜头结构生成事件演进的长文本。
- 多镜头视频问答：测试模型对跨镜头时序、主题、音视频关联的理解。

4. 基线模型开发
- 架构：冻结视觉编码器（ViT-G/14或UMT-L）+可训练Q-Former+大型语言模型（Vicuna-7B）。
- 创新方法：
- Sum-Shot模型：显式输入镜头结构和ASR文本，通过多镜头token排列增强时序建模；
- 零样本QA适配：将视频摘要输入Vicuna-13B直接生成答案，无需指令微调。

主要结果
1. 单镜头描述任务
- 加入ASR文本使CIDEr指标提升35%（MiniGPT4-C: 25.1→35.9）；
- VideoChat2-C模型表现最佳（CIDEr=43.9），显示视频预训练的重要性。

2. 多镜头摘要任务
- Sum-Shot模型显著优于非镜头结构模型（CIDEr: 7.6 vs. 2.8）；
- 镜头结构建模使摘要更准确描述事件过渡（如”镜头转回厨房”等时序短语增加62%）。

3. 视频问答任务
- 零样本QA：在MSRVTT-QA和ActivityNet-QA上，摘要驱动的方法超越6个现有VLMs中的5个（MSRVTT准确率58.5%）；
- 领域外泛化：对长达104秒的ActivityNet视频仍保持47.1%准确率，验证摘要的泛化能力。

结论与价值
科学价值：
1. 首次系统定义多镜头视频理解的三个层级任务（镜头描述、跨镜头摘要、关联问答）；
2. 证明镜头结构显式建模对时序推理的关键作用（Sum-Shot比Sum-Holistic CIDEr提升171%）。

应用价值：
1. 为广告分析、教学视频解析等需细粒度事件理解的任务提供基准；
2. 摘要驱动QA方案降低对大规模指令数据的依赖，适合实际部署。

研究亮点
1. 标注创新：首个同时提供视觉描述、旁白文本、镜头结构摘要的数据集；
2. 方法创新：Sum-Shot模型通过镜头token序列实现可解释的事件关联建模；
3. 发现创新：证实视频摘要可作为通用表征，支持零样本跨任务迁移（如QA）。

局限与展望
当前摘要仍存在细节遗漏（如小物体描述），未来可结合扩散模型增强细粒度生成能力。数据集已开源（GitHub/bytedance/shot2story），涵盖12个视频类别（如新闻、体育），推动多模态社区发展。

（报告字数：约1800字）