AURORACAP让机器秒懂视频并生动描述

人工智能咨询培训老师叶梓 转载标明出处

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随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉和自然语言处理领域的交叉研究逐渐成为热点。视频详细描述生成（Video Detailed Captioning）作为这一交叉领域的关键任务，旨在通过自然语言生成全面、连贯且详细的视频内容描述。这一任务不仅能够帮助人们更好地理解和生成视频内容，还在机器人、视频编辑、视频生成等多个领域具有重要的应用前景。然而，以往的研究中，视频描述数据的匮乏以及缺乏有效的评估指标，严重限制了这一领域的研究进展。
由华盛顿大学、Pika Lab、斯坦福大学、哈佛大学和纽约大学的研究人员组成的研究团队提出了一种名为AURORACAP的视频描述生成模型，并构建了一个全新的视频详细描述基准测试VDC（Video Detailed Captions），为视频详细描述生成任务带来了新的突破。
AURORACAP 基于大型多模态模型（大模型），采用简洁的架构设计，无需额外参数进行时间建模。为解决长视频序列带来的计算开销问题，研究者引入了 Token Merging 策略，通过逐步合并相似的视觉标记，显著减少了输入视觉标记的数量。具体来说，Token Merging 在 Transformer 层中交替划分标记，并基于注意力块中的 Key 特征计算标记之间的相似度，通