超Gemini-1.5-pro 9.5%！字节&上交&北大开源StoryTeller：生成一致性高的长视频描述

文章主旨：

提出了一种名为“StoryTeller”的系统，通过音画角色识别和多模态模型提升长视频的描述生成质量，同时解决角色识别和剧情一致性问题。

关键要点：

• 提出音画角色识别任务，通过整合视觉、音频和文本信息，实现对白与角色的精准匹配，解决长视频描述中的一致性问题。
• 开发了包含视频分割、角色识别和描述生成模块的StoryTeller系统，生成高一致性长视频描述。
• 构建了MovieStory101数据集，并通过GPT-4自动评估描述质量，确保模型性能提升的客观性。
• StoryTeller在MovieQA任务中显著提升准确率，表现优于现有基线模型，同时在角色识别任务上增强其他模型的性能。

内容结构：

1. 问题背景：

现有的大型视觉语言模型（LVLMs）在短视频生成方面表现良好，但在长视频描述生成中存在剧情一致性和角色台词匹配困难。

2. 提出方案：

开发了StoryTeller系统，结合视觉、音频和文本信息，通过多模态模型进行音画角色识别，提升长视频描述的连贯性和密集性。

3. 系统结构：

1. 视频分割模块：将长视频划分为多个短片段，保持完整性和独立性。
2. 音画角色识别模块：通过局部的多模态模型和全局解码算法，准确识别角色身份。
3. 描述生成模块：基于角色识别结果生成贯穿长视频的连贯叙述。

4. 技术细节：

• 音画角色识别通过视觉、音频和文本信息结合，实现对白与角色的匹配，解决多角色场景和音频孤立问题。
• 使用全局解码算法处理短片段中的全局角色ID，确保角色身份的一致性。
• 多模态模型架构包括视觉编码器、音频编码器和语言模型，经过三阶段训练优化。

5. 数据集与评估：

构建MovieStory101数据集，包含密集标注的电影片段及角色标签，通过GPT-4回答多选问题评估描述质量，确保客观性。

6. 达到的效果：

• StoryTeller在MovieQA任务中准确率比基线模型高9.5%，在人类评估中具有+15.56%优势。
• 角色识别的增强作用显著提升其他模型的长视频描述性能。

文章总结：

StoryTeller系统通过创新的音画角色识别技术和多模态模型架构，有效解决了长视频描述中的一致性问题，为视频内容生成领域提供了新的解决方案。

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