长视频理解是多模态大模型的核心能力之一，也是迈向通用人工智能（AGI）的关键一步。然而，现有的多模态大模型在处理 10 分钟以上的超长视频时，仍然面临性能差和效率低的双重挑战。
对此，智源研究院联合上海交通大学、中国人民大学、北京大学和北京邮电大学等多所高校，推出了小时级的超长视频理解大模型 Video-XL。
Video-XL 借助语言模型（LLM）的原生能力对长视觉序列进行压缩，不仅保留了短视频理解的能力，而且在长视频理解上展现了出色的泛化能力。
Video-XL 相较于同等参数规模的模型，在多个主流长视频理解基准评测的多项任务中排名第一。
此外，Video-XL 在效率与性能之间实现了良好的平衡，仅需一块 80G 显存的显卡即可处理 2048 帧输入（对小时级长度视频采样），并在视频「大海捞针」任务中取得了接近 95% 的准确率。
未来，Video-XL 有望在电影摘要、视频异常检测、广告植入检测等应用场景中展现出广泛的应用价值，成为得力的长视频理解助手。
论文标题：Video-XL: Extra-Long Vision Language Model for Hour-Scale Video Understanding
使用 MLLM 进行长视频理解具有极大的研究和应用前景。然而，当前的视频理解模型往往只能处理较短的视频，无法处理十分钟以上的视频。
尽管最近研究社区出现了一些长视频理解模型，但这些工作主要存在以下问题：
压缩视觉 token 带来的信息损失
为了使语言模型的固定窗口长度适应长视频带来的大量视觉 token，众多方法尝试设计机制对视觉 token 进行压缩，例如 LLaMA-VID 主要降低 token 的数量，而 MovieChat，MALMM 则设计 memory 模块对帧信息进行压缩。然而，压缩视觉信息不可避免带来信息的损失和性能降低。
性能和效率的不平衡
相关工作 LongVA 尝试 finetune 语言模型扩大其上下文窗口，并成功将短视频理解能力泛化到了长视频上。LongVila 优化了长视频训练的开销，提出了高效训练长视频训练的范式。然而，这些工作并未考虑推理时视频帧数增加带来的计算开销。
如图 2 所示，Video-XL 的整体模型结构和主流的 MLLMs 结构相似，由视觉编码器（CLIP），视觉-语言映射器（2-layer MLP）以及语言模型（Qwen-7B）构成。
特别之处在于，为了处理各种格式的多模态数据（单图，多图和视频），Video-XL 建立了一个统一的视觉编码机制。
针对多图和视频数据，将每帧分别输入 CLIP；
针对单图，将其划分为多个图像块，并将图像块输入 CLIP 进行编码。
因此，一个 N 帧的视频或者一个 N 图像块的图片都将统一标记成 N×M 视觉 token。
相比于以往长视频模型直接对视觉 token 压缩，Video-XL 尝试利用语言模型对上下文的建模能力对长视觉序列进行无损压缩。对于视觉语言连接器输出的视觉信号序列：
其中 n 为视觉 token 的数量。Video-XL 的目标在于将 X 压缩成更为紧凑的视觉表示 C （|C|<|X|)。在下文中将详细介绍视觉上下文隐空间压缩的原理。
受到 Activation Beacon 的启发，Video-XL 引入了一种新的特殊标记，称为视觉摘要标记（VST）, 记为 <vs>。基于此可以将视觉信号的隐层特征压缩到 VST 在 LLM 中的激活表示中（每层的 Key 和 Value 值）。
具体而言，首先将视觉信号序列 X 分成大小为 w 的窗口（默认每个窗口长度为 1440）：
接着，对每个窗口首先确定压缩比，并插入一组 VST 标记，以交替的方式在视觉标记序列中插入。
在该过程中，视觉 token 表示的变化可以由以下公式表达：
LLM 将逐个处理每个窗口进行编码，并使用额外的投影矩阵在每层自注意力模块中处理 VST 的隐藏值。
编码完成后，普通视觉标记的激活值被丢弃，而 VST 的激活值被保留并累积，作为处理后续窗口时的视觉信号代理。
Video-XL 通过优化在压缩视觉信号下的生成质量来进行训练。
下一个 token 的预测通过以下公式进行计算：
其中 Θ 代表模型所有优化的参数，包含语言模型，视觉编码器、视觉语言连接器、VST 的投影矩阵，以及 VST 的 token embedding。
模型通过最小化标准的自回归损失进行训练，训练过程中不计算 VST 标记的损失（其标签设为-100），因为它们仅用于压缩。
同时，为了灵活支持不同的压缩粒度，训练时每个窗口的压缩比会从 {2,4,8,12,16} 中随机抽取。在推理时，可以根据具体的效率需求选择一个压缩比并应用于所有窗口。
在预训练阶段，Video-XL 使用 Laion-2M 数据集优化视觉语言连接器。
在微调阶段，Video-XL 充分利用了 MLLM 在各种多模态数据集上的能力。
对于单图像数据，使用了 Bunny 695k 和 Sharegpt-4o 的 57k 张图片。
对于多图像数据，使用了从 MMDU 提取的 5k 个数据。
对于视频数据，收集了不同时长的视频样本，包括来自 NExT-QA 的 32k 样本，Sharegpt-4o 的 2k 视频样本，CinePile 的 10k 样本以及 11k 个带有 GPT-4V 视频字幕注释的私有数据。
为了增强长视频理解能力并释放视觉压缩机制的潜力，本工作开发了一个自动化的长视频数据生产流程，并创建了一个高质量数据集 —— 视觉线索顺序数据（VICO）。
该流程首先从 CinePile 数据或 YouTube 等视频平台获取长视频，涵盖电影、纪录片、游戏、体育等开放领域的内容。每个长视频被分割成 14 秒的片段。
对于每个片段，本工作使用 VILA-1.5 40B 模型生成详细描述，包括动作序列和关键事件。基于这些描述，本工作利用 ChatGPT 将线索按时间顺序排列。
VICO 数据集通过要求模型检索关键帧并检测时间变化，提升其长视频理解能力。
Video-XL 选用多个主流视频理解评测基准，对于长视频理解任务，评测了 VNBench、LongVideoBench、MLVU 和 Video-MME；对于短视频理解任务，评测了 MVBench 和 Next-QA。
长视频理解：
如表 1 和表 2 所示 Video-XL 在多个主流的长视频评测基准上展现了卓越性能。
在 VNBench 上准确率超过了目前最好的长视频模型大约 10%；
在 MLVU 的验证集上，仅仅具有 7B 参数的 Video-XL 甚至在单项选择任务上超越了 GPT-4o 模型；
在 Video-MME 和 LongVideoBench 等数据集上，Video-XL 也在同等量级规模的长视频理解模型中排名第一。
超长视频理解：
Video-XL 通过进行了视频「大海捞针」测试来评估其处理超长上下文的能力。
LLaVA-NexT-Video 和 LongLLaVA 都采用了简单的位置信息外推算法，但在输入更多上下文时，仍然难以理解关键信息。虽然 LongVA 通过微调 LLM 来处理更长的输入，但高昂的计算成本限制了其在单块 80G GPU 上处理约 400 帧的能力。
相比之下，Video-XL 在相同硬件条件下，以 16 倍压缩比和 2048 帧输入，达到了近 95% 的准确率。这表明，Video-XL 在准确性和计算效率之间实现了最佳平衡。
短视频理解：
尽管 Video-XL 的设计主要面向长视频，但它保留了短视频理解的能力。在 MVBench 和 Next-QA 任务评测中，Video-XL 取得了和目前 SOTA 模型相当的效果。
Video-XL 对所提出的视觉压缩机制和 VICO 数据集进行了消融实验，如表 3 所示。
视觉压缩的有效性
Video-XL 使用 Bunny 695k 数据集训练了两个模型：一个不使用压缩，另一个使用随机压缩比（从 {2, 8, 16} 中选取）。
对于压缩模型，在视频基准 MLVU 和图像基准 MME、MMBench 上测试时应用了不同的压缩比。
值得注意的是，即使使用 16 的压缩比，压缩模型在仍表现出较好的效果，接近甚至超越了基线模型。
VICO 数据集的有效性
Video-XL 使用不同数据集训练了四个模型：（a）仅使用 Bunny 695k；（b）Bunny 695k 结合 NeXTQA 32k；（c）Bunny 695k 结合 CinePile 10k；（d）Bunny 695k 结合长视频字幕 5k；（e）Bunny 695k 结合 VICO 5k。
值得注意的是，即使仅使用 5k 的 VICO 数据，Video-XL 也超过了使用 NeXTQA 32k 训练的模型。
此外，主要事件 / 动作排序任务比字幕生成任务带来了更显著的提升，因为它促使模型从长序列中提取关键片段并进行理解。
如图 3 所示，Video-XL 在电影摘要、视频异常检测、广告植入检测等长视频任务上展现了良好的性能。
该工作提出了 Video-XL 模型，利用语言模型的压缩能力，仅需一块 80G 显卡即可理解小时级别的视频；除此之外，Video-XL 在多个主流长视频理解基准评测上表现优异。
Video-XL 有望在多个长视频理解的应用场景中展现出广泛的应用价值，成为得力的长视频理解助手。
目前，Video-XL 的模型代码均已开源，以促进全球多模态视频理解研究社区的合作和技术共享。
参考资料：
本文来自微信公众号：微信公众号（ID：null），作者：编辑部 HYZ，原标题《一张显卡看遍天下电影！智源联合高校开源 Video-XL 打破长视频理解极限，95% 准确率刷爆纪录》
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