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• Paper：https://arxiv.org/abs/2402.03161
• Github：https://video-lavit.github.io/
• Title：Video-LaVIT: Unified Video-Language Pre-training with Decoupled Visual-Motional Tokenization
• Author：Yang Jin， 北大，快手

1 Video-LaViT总结(省流版)

1.1 Video-LaViT是什么？

Video-LaViT是LaViT这篇工作的拓展，详见上一篇博客【大模型系列】Language-Vision Transformer(LaVIT, ICLR2024)
，作者同样来自于北大和快手。思路与LaViT类似，通过将视频分解为交替的关键帧和运动向量，关键帧采用LaViT中的Image tokenizer，运动向量则设计了一个Motion tokenizer来进行编码。然后通过[IMG]、[/IMG]和[MOV]、[/MOV]来区分。

1.2 Video-LaViT能干什么?

1.2.1 图像/视频问答

Video-LaViT可以理解图像和视频内容，并根据问题给出答案。

1.2.2 文生图

根据给定文本，生成对应的图片，毕竟基于LaViT开发的。

1.2.3 文生视频

根据给定文本，生成对应的视频。

"Sailboat sailing on a sunny day in a mountain lake"	"A steaming cup of coffee with mountains in the background. Resting during road trip"

1.2.4 图生视频

根据给定图片，生成对应的视频。

2 Motivation

当前一些video tokenization工作的总结：

• 流行的方式是先将原始视频下采样为一系列的frames，再使用ViT-encoder进行处理，这种方式忽略了帧之间的时间动态信息。
• VideoPoet(2023)：3D video tokenizer，使用long token sequence，导致只能处理短视频，长视频资源消耗太大。

解决上面问题的方式：

• 视频中存在大量的冗余信息，将视频分解为交替的关键帧(keyframe&motion vectors)【其实就是视频编码的思路】
  分解之后的组合可以用更少的token来表示视频的时间动态；
• 复用现成的纯图像LLM所获得的视觉知识，而只需专注于对是时间信息(temporal information)进行建模。

3 Method

• video tokenizer：将视频转化为离散的tokens，其中关键帧keyframe使用现成的image tokenizer(ViT-G/14 of EVA-CLIP)；
• motion encoder：用于将temporal motion也转化为离散的token；
• video detokenizer：将LLM生成的video token恢复成视频。
  

3.1 关键帧与运动信息的获取与motion encoder

基于MPEG-4压缩技术来获取关键帧和运动信息。视频中的I帧就是关键帧。通常视频帧被分成16x16个宏块，运动信息motion vectors是通过寻找相邻帧之间的最佳就宏块对应关系来确定的。
$$\vec{m}(p,q)=arg\underset{i,j}{\min }||I_t(p,q)-I_{t-1}(p-i,q-j)||$$
其中I(p, q)表示宏块在(p, q)的像素值，(i, j)是两个宏块中心的偏移量，于是视频可以分解为关键帧(HxWx3)和后续的T帧的运动矢量(Tx(H/16)x(W/16)x2)。

这段看不懂没关系，后面实际是采用ffmpeg来提取视频的关键帧I帧和运动向量P帧。

Source: I帧、P帧、B帧、GOP、IDR 和PTS, DTS之间的关系

运动矢量的tokenization与LaVIT的方式类似，先通过一个spatiotemporal encoder得到latent embedding，再与codebook中的向量计算L2距离，选择最近的codebook中的向量代替之，这就是所谓的Motion quantization，得到的结果就是motion vector的token，可参与后续的训练。

整个motion tokenizer通过一个解码器，来将motion token恢复，最后计算重构损失来更新参数。

3.2 video detokenizer

• key frame关键帧：de-noising U-Net，与LaVIT类似，使用重建的visual features作为条件去控制生成细节
  

video detokenizer依赖于motion vector的引导，来生成关键帧之后T帧的恢复。有2种不同的motion conditon forms：
1、给定motion vector：(Tx(H/16)x(W/16)x2)，采用最近邻插值的方式，使其与UNet的输入相匹配；
2、关键帧key frame的latent state I（VAE产生）重复T以提供visual condition；
3、motion vector、key frame latent I和noisy video frame按通道拼接，作为video dekoenizer的输入；
4、使用3DUnet中的spatial temporal cross-attention block引入motion feature embedding来增强生成效果；

为了缓解单独解码带来的不同clip之间的细粒度视觉细节不一致，在解码关键帧时加入了明确的噪声约束。通过反转DDIM采样将最新一帧从先前生成的状态转化为中间的噪声状态。

4 训练细节

训练说明：

• [MOV][/MOV]用于区分运动模态
• 交换多模态数据对的顺序：[video⁢(image),text]和 [text,video⁢(image)]
• 以自回归的形式进行训练（在上一个预测的基础上预测下一个）

训练分为3个阶段：
Step1： 训练tokenizer和detokenizer，该阶段只需要视频数据，无需对应的captions，以生成视频的tokens，

• WebVid-10M，包含10M视频-文本对，含有水印；
• 训练detokenizer的时候，使用InterVid-14M-aesthetic数据的子集来去除生成视频中的水印，并提升生成视频的美感；

Step2： LLM训练，学习不同模态之间数据的关联；

• 混合视频、图像和文本数据：
  • WebVid-10M
  • Conceptual Caption 93M
  • SBU
  • BLIP-Capfit
  • RedPajama英文语料库：用于保留LLM原本的语言理解能力

Step3： Instruction tuning：以适应不同的任务。

• LLaVA v1.5的665k图像文本指令数据集
• Video-ChatGPT的100k视频-文本指令数据集

参考资料

[1] I帧、P帧、B帧、GOP、IDR 和PTS, DTS之间的关系
[2] 【大模型系列】Language-Vision Transformer(LaVIT, ICLR2024)