TimeSuite – 上海AI Lab推出的提升MLLMs在长视频理解处理的设计框架 | AI工具集

TimeSuite是上海AI Lab推出的新型框架，能提升多模态大型语言模型（MLLMs）在长视频理解任务中的表现。基于引入高效的长视频处理框架、高质量的视频数据集TimePro用在定位调整，及名为Temporal Grounded Caption的指令调谐任务，明确地将定位监督纳入传统问答格式中。TimeSuite能增强模型对视频内容的时间感知能力，减少幻觉风险，且在长视频问答和时间定位任务上取得显著的性能提升。用视频令牌压缩和时间自适应位置编码等技术手段，TimeSuite让MLLMs能更准确地理解和定位视频中的事件，解锁MLLMs在长视频理解领域的潜力。

TimeSuite的主要功能

• 长视频处理框架：提供简单而高效的框架处理长视频序列，用压缩视觉令牌和增强时间意识适应长视频理解。
• 高质量视频数据集TimePro：包含多个任务和大量高质量接地注释，用在MLLMs的定位调整，增强模型的时间感知能力。
• Temporal Grounded Caption任务：设计新的指令调谐任务，要求模型生成详细视频描述、预测对应时间戳，减少幻觉风险并提升时间定位的准确性。
• 视频理解能力提升：基于上述功能，TimeSuite显著提高MLLMs在长视频问答和时间定位任务上的性能。

TimeSuite的技术原理

• 视频令牌压缩（Token Shuffle）：基于合并相邻的视觉令牌减少长视频中的视觉令牌数量，降低计算复杂度，且保持时间一致性。
• 时间自适应位置编码（TAPE）：引入适配器为视觉令牌添加时间位置信息，增强模型对视频内容时间顺序的理解。
• U-Net结构：在TAPE中用类似U-Net的结构，基于一维深度可分离卷积逐步下采样和上采样时间特征序列，用编码和恢复视频令牌的相对时间位置。
• 残差连接：在上采样过程中用残差连接，保留不同尺度的时间特征，增强模型的时间敏感性。
• 多样化任务训练：基于TimePro数据集中的多样化任务进行训练，提升模型在不同场景下的时间定位和视频理解能力。
• 指令调谐：基于Temporal Grounded Caption任务，模型学习在生成描述时正确关注视频内容，提高时间定位的准确性。

TimeSuite的项目地址

TimeSuite的应用场景

• 视频内容创作者：视频博主、电影制作人和视频编辑，分析和编辑长视频内容，提取关键片段，提高创作效率。
• 在线教育提供者：教师和教育机构，定位教育视频中的关键教学点，提升远程教学的互动性和效果。
• 社交媒体经理：负责内容营销和品牌推广的社交媒体经理，提取和创建吸引用户注意的视频摘要和高光时刻。
• 安全监控分析师：安全人员和监控中心操作员，定位监控视频中的异常事件，提高响应速度。
• 视频平台运营商：视频分享和流媒体平台，提升视频搜索和推荐系统的准确性，增强用户体验。