Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили UniVA – единую систему, способную понимать, создавать и редактировать видео, открывая путь к полностью автоматизированным видео-воркфлоу.
UniVA – это унифицированная агентская платформа, объединяющая возможности мультимодального обучения и архитектуры «планирование-действие» для создания универсального видео-агента с открытым исходным кодом.
В то время как специализированные модели ИИ преуспевают в отдельных задачах обработки видео, реальные приложения требуют комплексных, итеративных рабочих процессов, объединяющих эти возможности. В данной работе представлена система UniVA: Universal Video Agent towards Open-Source Next-Generation Video Generalist – открытый многоагентный фреймворк, объединяющий понимание, сегментацию, редактирование и генерацию видео в единую систему. Архитектура «План-Действие» позволяет UniVA автоматизировать сложные сценарии и поддерживать долгосрочное взаимодействие, открывая новые возможности для интерактивного создания видеоконтента. Сможет ли UniVA стать основой для следующего поколения мультимодальных ИИ-систем, способных к универсальной обработке видео?
Преодолевая Границы Традиционного Видеопроизводства
Традиционный процесс видеомонтажа исторически опирается на трудоемкие ручные операции или, в лучшем случае, на жесткие, заранее заданные шаблоны. Такой подход серьезно ограничивает творческую свободу и возможности адаптации контента к изменяющимся требованиям или индивидуальным предпочтениям. Редакторам приходится последовательно просматривать и обрабатывать каждый фрагмент видео, что требует значительных временных затрат и высокой степени внимания к деталям. В результате, создание динамичного и персонализированного видеоконтента становится сложной и дорогостоящей задачей, а возможности быстрого внесения изменений или экспериментов с различными вариантами композиции существенно ограничены. Отсутствие гибкости в традиционных методах особенно заметно при работе с длинными форматами видео, где необходимость в постоянной корректировке и адаптации контента возрастает многократно.
Современные подходы искусственного интеллекта сталкиваются с серьезными трудностями при создании длинных и сложных видеороликов. В отличие от простых задач, таких как автоматическое наложение фильтров или склейка коротких фрагментов, формирование целостного повествования, требующего понимания композиции кадра, динамики сцен и эмоциональной окраски, представляет собой значительную проблему. Алгоритмы часто не способны учитывать нюансы, необходимые для поддержания интереса зрителя на протяжении всего видео, и испытывают трудности с согласованностью визуального стиля и повествования. Это связано с тем, что существующие модели, как правило, обучаются на ограниченных наборах данных и не обладают достаточным уровнем абстракции для понимания и воспроизведения тонкостей кинематографического языка. В результате, сгенерированный контент может казаться механическим, лишенным креативности и не способным передать желаемый смысл.
UniVA: Платформа Многоагентного Видео-Интеллекта
Платформа UniVA представляет собой унифицированную архитектуру, в которой специализированные агенты взаимодействуют для создания и обработки видеоматериалов. Данная система основана на принципе совместной работы отдельных модулей, каждый из которых отвечает за конкретную задачу, например, сегментацию видео, распознавание объектов или генерацию новых кадров. Взаимодействие между агентами осуществляется посредством четко определенных интерфейсов и обмена данными, что позволяет эффективно решать сложные задачи, требующие комбинации различных навыков и алгоритмов. Такой подход позволяет добиться большей гибкости и масштабируемости по сравнению с традиционными системами обработки видео, где все функции реализованы в рамках одного монолитного приложения.
В основе платформы UniVA лежит агент планирования (Plan Agent), выполняющий разложение запросов пользователя на последовательность конкретных, выполнимых действий. Этот агент создает детальный рабочий процесс (workflow), определяя порядок и взаимосвязь операций, необходимых для достижения поставленной цели. Разложение включает в себя не только определение необходимых инструментов и параметров, но и установку логики их применения, что позволяет автоматизировать сложные видеооперации. В результате формируется план, который передается агенту-исполнителю для последовательного выполнения.
Агент-исполнитель в UniVA отвечает за непосредственное выполнение рабочих этапов, определенных Планирующим агентом. Он использует набор специализированных модулей для обработки видео, выбирая наиболее подходящие инструменты для каждой задачи. Для повышения эффективности работы агент-исполнитель применяет два типа памяти: глобальную и память задач. Глобальная память хранит общие данные и ресурсы, доступные всем агентам, а память задач содержит информацию, относящуюся исключительно к текущему выполняемому заданию, обеспечивая быстрое извлечение релевантных данных и избежание повторных вычислений.
UniVA-Bench: Строгая Оценка Возможностей Видео-Интеллекта
Для всесторонней оценки агентного видео-интеллекта мы представляем UniVA-Bench – эталонный набор данных для многоступенчатой видеокомпозиции. UniVA-Bench представляет собой комплексную платформу, предназначенную для оценки способности ИИ-агентов планировать и выполнять сложные видеопроекты, состоящие из нескольких последовательных шагов. Эталон включает в себя разнообразные задачи, требующие от агента понимания контекста, логического мышления и способности генерировать последовательные и когерентные видеоматериалы, что позволяет детально оценить его возможности в области видео-интеллекта и автоматизированного видеопроизводства.
В состав UniVA-Bench входят сложные задачи, такие как ‘Long-Form Video QA’ (Вопросы и ответы по длинным видео), предназначенные для проверки пределов возможностей ИИ в понимании и рассуждении. Эти задачи требуют от агентов не просто распознавания объектов или действий в видео, но и синтеза информации из длительных видеопоследовательностей, установления сложных связей между событиями и предоставления обоснованных ответов. Особенностью ‘Long-Form Video QA’ является необходимость обработки видео продолжительностью несколько минут, что предъявляет высокие требования к объему памяти и вычислительным ресурсам, а также к способности модели поддерживать контекст на протяжении длительного времени. Успешное выполнение таких задач демонстрирует продвинутые способности ИИ в области визуального понимания, логического вывода и генерации связных ответов.
Для оценки качества сгенерированных видео в UniVA-Bench используется методология ‘LLM-as-a-Judge’, где большая языковая модель выступает в роли эксперта-оценщика. Данный подход позволяет получать более детальные и нюансированные оценки, близкие к человеческому восприятию, что подтверждается высокими показателями Human Preference Rate, зафиксированными с помощью MLLM-судьи. Для количественной оценки используются метрики: wPED (weighted Plan Edit Distance), демонстрирующая соответствие сгенерированного видео экспертным планам, и DepCov (Dependency Coverage), отражающая соблюдение базовых правил видеопроизводства, таких как последовательность кадров и логичность повествования.
Устойчивость и Адаптивность в Динамичной Среде: Перспективы Развития
Система продемонстрировала высокую устойчивость к сбоям благодаря разработанному инструменту ‘ReplanQ’. В ходе симуляций, имитирующих различные неисправности, ‘ReplanQ’ эффективно восстанавливал работоспособность, внося минимальные корректировки в существующие планы. Данный подход позволяет системе оперативно адаптироваться к непредвиденным обстоятельствам, сохраняя при этом высокую производительность и качество создаваемого видеоконтента. Эффективность восстановления подтверждается незначительным количеством необходимых изменений, что свидетельствует о продуманной архитектуре и надежности системы в динамичной среде.
Архитектура UniVA, основанная на совместной работе различных модулей, в сочетании со строгой и всесторонней оценкой качества, демонстрирует значительное улучшение в процессе создания видеоконтента. В отличие от традиционных систем, где каждый этап разработки выполняется изолированно, UniVA использует распределенный подход, позволяющий различным компонентам обмениваться информацией и корректировать работу друг друга в режиме реального времени. Это способствует не только повышению общего качества и креативности генерируемых видео, но и обеспечивает высокую адаптивность к изменяющимся требованиям и предпочтениям пользователя. Тщательная оценка, включающая как автоматизированные метрики, так и экспертные оценки, позволяет выявлять и устранять недостатки на ранних стадиях разработки, гарантируя стабильно высокое качество итогового продукта и способность системы эффективно реагировать на новые задачи и условия.
В основе UniVA лежит концепция “Памяти Пользователя”, позволяющая системе адаптировать создаваемый видеоконтент в соответствии с индивидуальными предпочтениями и историей взаимодействия. Система аккумулирует данные о реакции пользователя на различные элементы видео – от выбранных сцен до продолжительности просмотра определенных фрагментов. Эти данные, обрабатываясь сложными алгоритмами, формируют профиль пользователя, который используется для персонализации будущего контента. В результате, UniVA способна генерировать видео, максимально соответствующие ожиданиям зрителя, повышая вовлеченность и общее впечатление от просмотра. По сути, система не просто создает видео, а формирует уникальный визуальный опыт для каждого пользователя, постоянно обучаясь и совершенствуясь на основе полученной обратной связи.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует значительный прогресс в создании универсальных видеоагентов, способных к комплексному пониманию, генерации и редактированию видеоматериалов. Подход, основанный на архитектуре «планирование-действие», позволяет UniVA выполнять сложные задачи автоматизированного видеопроизводства. В этом контексте, слова Яна ЛеКуна особенно актуальны: «Искусственный интеллект должен учиться учиться». Действительно, способность UniVA к адаптации и выполнению разнообразных задач демонстрирует потенциал самообучения и непрерывного совершенствования в области видео-ИИ, открывая новые возможности для автоматизации креативных процессов и анализа визуальных данных.
Куда Ведет Этот Видеопоток?
Представленная система UniVA, безусловно, демонстрирует амбициозную попытку объединить понимание, генерацию и редактирование видео в единый агентский фреймворк. Однако, закономерно возникает вопрос: достаточно ли этого для истинного “видео-агента”? Наблюдаемая способность к автоматизированным рабочим процессам пока что лишь эхо потенциала. Ключевым ограничением остается потребность в четко определенных задачах и, следовательно, в предопределенном понимании цели. Может ли система самостоятельно формулировать вопросы о видео, а не только отвечать на заданные?
Дальнейшие исследования, вероятно, потребуют смещения фокуса с простого выполнения задач на развитие способности к абстрагированию и интерпретации видеоконтента. Необходимо исследовать возможности внедрения механизмов, позволяющих системе не просто “видеть”, но и “понимать” контекст, намерения и скрытые смыслы. Заманчиво представить себе систему, способную к критическому анализу видео, выявлению предвзятости или даже к творческой переработке контента на основе собственного “видения”.
Истинный прогресс, возможно, заключается не в усложнении архитектуры, а в переосмыслении самой концепции “видео-агента”. Необходимо исследовать, как система может взаимодействовать с видео не как с набором пикселей, а как с потоком информации, требующим не только обработки, но и осмысления. Иначе, все эти сложные алгоритмы превратятся лишь в еще один инструмент для автоматизации рутинных задач, а не в прорыв к искусственному интеллекту, способному по-настоящему “видеть” мир.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.08521.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- LLM: математика — предел возможностей.
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Квантовая симуляция без издержек: новый подход к динамике открытых систем
- Квантовое моделирование затухающих волн: новый подход к точности и эффективности
- Архитектура фермента: от генерации каркаса к адресной каталитической эффективности.
- Белки в коде: от структуры к динамике
- Квантовая активность: моделирование диссипации в активных системах
2025-11-15 22:15