Video captioning — автоматическое создание текстовых описаний видео на основе анализа объектов, действий и их временных взаимосвязей.
Определение
Video captioning — задача мультимодального вывода, в которой модель анализирует видео и генерирует текстовое описание происходящего. В отличие от image captioning, здесь требуется учитывать не только пространственную структуру кадра, но и временную динамику: движение, последовательность событий, изменения сцены и причинно-следственные связи. Механизмы captioning могут быть интегрированы в LLM или специализированные видеомодели.
Как работает
Архитектура video captioning обычно включает:
- Video encoder — извлечение визуальных признаков из последовательности кадров (3D-CNN, TimeSformer, ViViT, VideoMAE).
- Temporal modeling — обработка временной структуры:
- temporal attention;
- LSTM/GRU (в классических моделях);
- temporal pooling;
- motion embeddings.
- Image/video projector — преобразование признаков в токены, совместимые с LLM.
- Language decoder или LLM — генерация описания кадр за кадром или целой фразой.
Система формирует описание исходя из ключевых событий, объектов, их взаимодействия и темпа движения. В современных Video-LLM captioning работает как частный случай general-purpose reasoning: модель получает поток визуальных токенов и пишет текст на основе совмещённого контекста.
Где применяется
- Подписи к видео в социальных платформах.
- Навигация для слабовидящих пользователей.
- Мультимодальные ассистенты.
- Видеоанализ в робототехнике.
- Описание процедур в медицине и производстве.
- Поиск по видеокаталогам.
Практические примеры использования
Модели Qwen2-VL-Video, LLaVA-Video, mPLUG-Owl3 и Open-Sora-VL выполняют captioning как встроенную функцию. VideoMAE + LLM используется для коротких и длинных видеосеквенций, включая сложные сценарии: описание сборочных процессов, поведенческих паттернов, спортивных событий. В индустриальных системах captioning помогает классифицировать процессы, создавать аннотации для архивов, выполнять быстрый видео-поиск.
Ключевые свойства
- Понимание объектов и их динамики.
- Интеграция пространственных и временных признаков.
- Генерация естественного языка.
- Работа с длинными видеопоследовательностями.
- Возможность zero-shot captioning при использовании LLM.
Проблемы и ограничения
- Высокая стоимость видеокодирования и длинных последовательностей токенов.
- Может пропускать детали, если projector или encoder сжимают признаки.
- Трудности с точностью временной локализации.
- Подверженность hallucination и semantic drift.
- Сложность генерации длинных и точных описаний.
Преимущества и ограничения
- Плюс: автоматизирует создание описаний и улучшает мультимодальный поиск.
- Минус: требует дорогостоящего видеопайплайна и устойчивой интеграции с LLM.
Связанные термины
- Video understanding
- Video-LLM
- Temporal attention
- Image encoder
- Vision-language models