Video-LLM

Video-LLM — модель, которая обрабатывает видео как последовательность визуально-временных токенов, совмещая видеопризнаки с языковой моделью для анализа динамики, событий и причинно-следственных связей.

Определение

Video-LLM — это мультимодальная архитектура, интегрирующая видеоэнкодер (пространственно-временной) и LLM. Видео разбивается на кадры или фрейм-патчи, каждый кадр кодируется в эмбеддинги, затем объединяется в последовательность временных токенов и подаётся в языковую модель. Video-LLM способны описывать видео, отвечать на вопросы, выполнять reasoning, отслеживать объекты, интерпретировать события и анализировать причинные связи.

Как работает

Архитектура Video-LLM включает несколько ключевых модулей:

• Video encoder — преобразует кадры в эмбеддинги. Часто используется:
  • TimeSformer (ViT с временным вниманием),
  • VideoMAE,
  • ViViT,
  • S3D, SlowFast и др.
• Temporal modeling — объединение последовательности признаков:
  • temporal attention,
  • temporal pooling,
  • trajectory features,
  • motion tokens.
• Image/video projector — преобразование видеопризнаков в токены, совместимые с LLM.
• LLM backbone — языковая модель выполняет интеграцию видео-контекста с текстом:
  • описание действий,
  • reasoning над событиями,
  • диалог по видео,
  • предсказание будущих кадров (в автоагентных системах).

Видео представляется как длинная последовательность: spatial tokens + temporal tokens. Основная сложность — управление длиной контекста при больших видео.

Где применяется

• Видеоаналитика, мониторинг, безопасность.
• Автономные системы и робототехника.
• Мультимодальные ассистенты (описания видео, VQA по видео).
• Интерактивные агенты, понимающие динамику окружающей среды.
• Анализ поведения, спорта, медицинских данных.

Практические примеры использования

Современные Video-LLM включают Qwen2-VL-Video, LLaVA-Video, mPLUG-Owl3, Open-Sora-VL и модели на базе VideoMAE. Эти системы могут распознавать действия, описывать сцены, анализировать последовательности событий и отвечать на вопросы про временную динамику. В робототехнике Video-LLM используется для распознавания задач, в медицине — для анализа процедур и визуальной диагностики.

Video-LLM также применяются в обучении агентов: модель интерпретирует видео как контекст, формирует инструкцию или действие и улучшает способность агента понимать окружающий мир.

Ключевые свойства

• Обработка пространственно-временной информации.
• Слияние видеоэмбеддингов с токенами LLM.
• Поддержка reasoning над последовательностью событий.
• Высокая потребность в вычислениях и памяти.
• Гибкость выбора видеокодера и проектора.

Проблемы и ограничения

• Большая стоимость инференса из-за длинных видеопоследовательностей.
• Ограничение длины контекста LLM.
• Сложность моделирования движения и локальной динамики.
• Недостаток качественных видеодатасетов по сравнению с текстовыми.
• Повышенный риск semantic drift и hallucination.

Преимущества и ограничения

• Плюс: полноценное понимание видео и сложных событий.
• Минус: высокая вычислительная стоимость и сложность подготовки данных.

Связанные термины

• Video encoder
• Image projector
• Vision Transformer (ViT)
• Temporal attention
• Multimodal LLM