- 张颢继：清华大学本科生，师从唐彦嵩老师，主要研究方向为视频理解。
- 王逸钦：清华大学深圳国际研究生院硕士生，师从唐彦嵩老师，主要研究方向为多模态学习。
- 唐彦嵩博士：清华大学深圳国际研究生院助理教授，主要研究方向为计算机视觉与模式识别。
- 刘镛：清华大学深圳国际研究生院博士生，师从唐彦嵩老师，主要研究方向为视觉分割、视频理解。
- 冯佳时博士：字节跳动视觉研究的负责人，他的研究领域包括深度学习及其在计算机视觉中的应用。
- 代季峰博士：清华大学电子工程系副教授，主要研究方向为视觉基础模型与自动驾驶。
- 项目 Leader，靳潇杰博士：现就职于字节跳动美国研究院，研究方向包括多模态基础模型、生成式学习、视频编辑等。
基于 ChatGPT、LLAMA、Vicuna [1, 2, 3] 等大语言模型（Large Language Models，LLMs）的强大理解、生成和推理能力，多模态大模型（Large Multimodal Models，LMMs）在图片视觉理解任务上取得了成功，如 MiniGPT-4、LLAVA [4, 5, 6] 等等。更进一步地，一些工作将 LMM 强大的图片理解能力迁移到视频领域，使得视频内容理解和推理成为可能，例如 Video-ChatGPT、Vista-LLaMA [7, 8] 等。
然而，大多数多模态模型仅能对较短的离线视频数据进行文本描述或问答，对于长视频和在线视频流的理解能力比较有限。让模型具有理解长视频的能力是通往更智能的模型甚至达到 AGI 的路径。这一研究空白限制了多模态大模型在许多在线场景中的实际应用，如具身人工智能、智能监控系统等。
针对这点，一些工作 [9, 10] 开始研究如何增强对长视频的理解能力，大多基于帧采样和特征融合的方法。然而，现有的方法存在以下缺点：1) 显存开销和回答延迟随输入帧数量增长，这为长视频理解带来困难，只能使用稀疏采样等方式，而这会显著影响模型性能。2) 无法处理在线视频流，只能将在线视频流进行分段处理，难以处理新输入的视频片段与旧视频片段之间的信息交互，阻碍了 LMM 对长视频流整体的理解能力。
为了解决此问题，字节跳动联合清华大学的研究人员仿照人类的感知和记忆机制，提出了首个针对长视频流的在线理解多模态大模型 Flash-VStream。
在具体介绍它之前，先来体验一下 Flash-VStream 的实时问答能力：
我们可以看到模型对长视频上下文有比较好的记忆能力，能够给出符合视频情景的回复。例如在 56:00 时刻提问抓取面粉（发生在十几分钟之前）之后主人公做了什么动作，模型能够迅速给出正确而详细的回答。Flash-VStream 模型能够处理针对大时间跨度的视频问题，反映了模型具有高效记忆长视频视觉信息的能力。
相比之前的工作，Flash-VStream 的优势在于：
- 能够在线处理极长的视频流数据，快速记忆重要信息，实时回答用户提问。
- 随着输入帧数量的增加，显存开销和回答延迟几乎没有变化，实现了高效的长视频理解。
- 利用 STAR 记忆机制对不同粒度语义信息进行高效融合，在多个长视频问答 benchmark 上达到 SOTA。
Flash-VStream 不仅在多个长视频理解 benchmark 上表现优秀，还获得了 CVPR'24 长视频问答竞赛 Long-Term Video Question Answering Challenge @ CVPR 2024 Workshop 的冠军。
地址：https://sites.google.com/view/loveucvpr24/track1
更进一步，为了支持这一研究领域的模型评价和改进，研究团队在 Ego4D [11] 和 Movienet [12] 的基础上，借助 GPT-4V 构建了一个面向在线视频流问答场景的数据集 VStream-QA，它包含总计 21h 的视频，平均长度为 40min，每个问答对都基于特定的已标注的时间区间。在评价时，要求模型在多个时间点，基于到当时刻为止的视频片段回答问题。
- 项目主页：https://invinciblewyq.github.io/vstream-page
- 论文链接：https://arxiv.org/abs/2406.08085
- 代码仓库：https://github.com/IVGSZ/Flash-VStream
- 在线体验：https://huggingface.co/spaces/IVGSZ/Flash-VStream-demo
不同于传统视频理解 LMM，Flash-VStream 将视觉信息感知记忆和问答交互解耦，使用多进程系统实现了对长视频流的实时处理。那么这项研究具体是如何做的呢？
模型核心：STAR 记忆机制
如论文中的框架图所示，Flash-VStream 架构十分简洁，由帧处理进程和问题处理进程组成，其模型包括四个主要部分：1) 预训练的 CLIP-ViT 视觉编码器；2) 大语言模型；3）STAR 记忆机制；4）特征缓冲区。其中，后两者是 Flash-VStream 的核心。STAR 记忆包括 “空间”、“时间”、“抽象”、“检索” 四种记忆模块，用于高效融合不同粒度的语义信息，实现了帧级别的信息聚合。特征缓冲区辅助检索记忆，类似于人类回忆起印象深刻的事件一样，从历史视频中检索出关键信息，以提高模型对长视频中重要事件细节的理解能力。
其中，空间记忆和检索记忆每帧具有最多的 token 数量，时间记忆次之，抽象记忆每帧仅用 1 个 token 表示。这种设计高效表示了从最具体到最抽象的视觉特征。为了得到更小的特征图，Flash-VStream 在空间维度使用平均池化操作。
根据研究人员的描述，STAR 记忆采用了四种简洁高效的记忆更新机制：
- 对于空间记忆和特征缓冲区，通过 FIFO（First-In-First-Out）队列更新。队列维护了最新的若干帧，确保模型对最新的细粒度空间信息有较强的感知能力。
- 对于时间记忆，当输入 token 数量超过记忆容量时，采用加权 K-means 聚类算法进行帧级别的特征聚合。该算法将时间记忆的 token 和新输入的 token 一起聚类为一些簇（簇的数量就是记忆容量，簇的大小是其所包含帧的数量），并用这些簇的质心作为新记忆，代表相应的关键事件信息。这种方法可以简洁高效地存储时序相关的上下文信息。
- 对于抽象记忆，引入了语义注意力模型（Semantic Attention），将空间与时间特征抽象成最高层次的语义特征。该模型用基于注意力和动量的方式更新抽象记忆，使其始终表示视频级别的高层次语义信息。
- 对于检索记忆，通过识别关键帧特征进行更新。首先从时间记忆中选择出最大的若干簇，然后从特征缓冲区中检索出与这些簇的质心 L2 距离最近的帧的特征，以此作为关键事件的回忆，为时间记忆补充相应的细粒度信息。
Flash-VStream 凭借其创新性的 STAR 记忆机制，不仅能够高效融合不同粒度的语义信息，还能通过特征缓冲区的辅助，精确地回忆和检索长视频中重要事件的细节信息，从而显著提升模型的理解能力与性能。
VStream-QA 数据集
有了上述实现方案，还需要有合适的测试数据来评价模型对在线视频流的理解能力。回顾现有的长视频问答数据集，它们的主要目的大多是评价模型的描述性问答能力、时序理解能力、电影理解能力等，均属于离线理解能力。并且它们的视频平均长度局限在 4 分钟以内。
为了解决这些问题，研究团队筛选了 Ego4d 和 Movienet 中的一部分视频片段，为每个视频片段标注了多个问答对，并标记了答案所在的视频区间。在测试时，要求模型在多个时间点，基于到当时刻为止的视频片段回答问题，以此测试模型的在线视频流理解能力。这就是 VStream-QA 数据集，其样例如下图所示：
和主流的开放词典离线视频问答数据集相同，VStream-QA 数据集也采用基于 GPT-3.5 的评价指标。具体来说，向 GPT-3.5 输入问题、标准答案、模型的预测三元组，由 GPT 模型来判断该答案是否准确回答，以及可信度分数是多少。统计所有问题的指标即为准确率（Acc.）和可信度分数（Sco.）。
算法测评
研究团队在新提出的在线视频流问答 Real-time VStream-QA Benchmark 上评测了 Flash-VStream 的实时视频理解性能，包括 RVS-Ego 和 RVS-Movie 两个子集。得益于 STAR 记忆机制的高效设计，Flash-VStream 具有极低的回答延迟和显存占用，并且几乎不随输入帧的数量变化，为实时问答的性能提供保障。
同时，为了评价 Flash-VStream 模型对于离线视频的理解能力，研究团队在四个离线视频问答 Benchmark 上评测了 Flash-VStream 的视频理解性能。此外，还在离线版 VStream-QA 数据集进行了测试，分为 VS-Ego 和 VS-Movie 两个子集。离线版 VStream-QA 数据集针对每个问题，只输入该问题答案所在的视频片段并进行提问，相比于在线版 Real-time VStream-QA 难度较低。
在六个 benchmark 的准确率和可信度分数上，Flash-VStream 的性能均优于其他方法，证明其强大的离线视频理解能力。
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