Видео как ответ: предсказание и генерация событий в видеорядах

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование предлагает модель, способную предсказывать развитие событий в видео и генерировать соответствующие видеофрагменты в качестве ответа на заданный вопрос.

При разработке вознаграждения Joint-GRPO установлено, что оценка, основанная исключительно на тексте, не способна выявить визуальную несогласованность, в то время как вознаграждение, основанное только на видео, не учитывает семантические ошибки, что подчеркивает необходимость комбинированного подхода для достижения надежной оценки качества рассуждений на разных стадиях обучения.

Предложена задача Video-Next-Event Prediction (VNEP) и модель VANS, использующая обучение с подкреплением и совместную функцию вознаграждения для согласования больших языковых и видео-диффузионных моделей.

Несмотря на значительный прогресс в области языковых моделей, генерация видео остается сложной задачей, особенно когда речь идет о демонстрации процедурной информации. В работе ‘Video-as-Answer: Predict and Generate Next Video Event with Joint-GRPO’ предложен новый подход к задаче предсказания следующего события (Next-Event Prediction), где ответ генерируется в виде видео, а не текста. Авторы представляют модель VANS, использующую обучение с подкреплением и совместную функцию вознаграждения для согласованной работы языковой и видео-диффузионной моделей. Сможет ли этот подход открыть новые горизонты в обучении и творчестве, предоставляя более интуитивные и наглядные ответы на сложные вопросы?

Преодолевая границы: Ограничения традиционного предсказания событий

Современные методы предсказания последующих событий в значительной степени опираются на текстовые ответы, что создает семантическое ограничение и препятствует глубокому пониманию ситуации. Эта тенденция приводит к упрощению сложных сценариев, поскольку текстовое описание не всегда способно передать все нюансы визуальной информации и временных взаимосвязей. В результате, модели испытывают трудности при анализе событий, требующих интерпретации изображений или учета последовательности действий во времени. Ограниченность текстового формата не позволяет полностью зафиксировать и передать контекст, что снижает точность предсказаний, особенно в ситуациях, где визуальные детали и временные характеристики играют ключевую роль. Подобный подход создает своего рода “узкое место”, мешая системам полноценно понимать и прогнозировать развитие событий в реальном мире.

Существующие методы предсказания следующих событий зачастую сталкиваются с трудностями при анализе сложных ситуаций, требующих визуального мышления и понимания временной последовательности. Когда для понимания контекста необходима интерпретация изображений или видео, а также учет изменений во времени, текстовые ответы оказываются недостаточными. Например, предсказать, что произойдет дальше в сцене, где человек собирает конструктор LEGO, требует не только знания о LEGO, но и визуального анализа действий, порядка сборки и понимания пространственных взаимосвязей. В подобных сценариях, где важна не только семантическая информация, но и визуальное восприятие и учет временных рамок, традиционные подходы демонстрируют ограниченную эффективность, подчеркивая необходимость разработки новых моделей, способных к более комплексному анализу.

Переход к визуальным ответам представляется ключевым шагом в повышении надежности и реалистичности прогнозирования событий. Традиционные методы, опирающиеся исключительно на текстовые данные, зачастую упускают важные детали, которые легко воспринимаются визуально. Исследования показывают, что способность анализировать изображения и видео позволяет системам более точно оценивать контекст и предвидеть развитие событий, особенно в сложных сценариях, требующих понимания пространственных отношений и временных последовательностей. Использование визуальной информации открывает возможности для создания моделей, способных не просто констатировать факты, но и понимать как и почему происходят те или иные события, что значительно расширяет горизонты прогнозирования и позволяет создавать более адаптивные и интеллектуальные системы.

Видеоответ демонстрирует действие напрямую, обеспечивая более понятное и индивидуальное решение процедурного вопроса, в отличие от текстового ответа, который может быть недостаточно ясным.

Видео-предсказание следующего события: Визуальный ответ как новый подход

Представляем Video-Next-Event Prediction — новый подход, в котором модели генерируют видеоответы на вопросы о будущих событиях. В отличие от традиционных методов прогнозирования, основанных на текстовых или числовых данных, данный фреймворк использует визуальную информацию для формирования предсказаний. Модели получают на вход вопрос о возможном будущем событии и, в качестве ответа, генерируют короткое видео, демонстрирующее предполагаемый исход. Это позволяет более полно и точно отображать динамические аспекты прогнозируемых событий и учитывать визуальный контекст, который может быть критически важен для понимания и интерпретации предсказаний.

Использование визуальной информации в задаче предсказания будущих событий позволяет значительно повысить полноту и точность прогнозов. Традиционные методы, основанные исключительно на текстовых данных, часто упускают важные детали, которые визуальный контент может предоставить. Анализ видеоданных позволяет модели учитывать контекст, взаимосвязи между объектами и динамику сцены, что особенно важно для прогнозирования событий, зависящих от физических взаимодействий и визуальных признаков. Визуальная информация предоставляет дополнительные данные, необходимые для более точной оценки вероятности различных сценариев развития событий, что приводит к более надежным и обоснованным предсказаниям.

Для реализации предсказания следующих событий в видео требуется использование моделей, способных к одновременному семантическому пониманию запроса и генерации видеоответа. Это предъявляет повышенные требования к архитектуре модели, поскольку необходимо обеспечить эффективное взаимодействие модулей обработки естественного языка и генерации видеопоследовательностей. Такие модели должны обладать способностью интерпретировать сложные вопросы о будущем, извлекать релевантную информацию из входного видео и синтезировать визуально когерентный и семантически корректный видеоответ, демонстрирующий предсказанное событие. Для достижения оптимальной производительности часто применяются архитектуры, сочетающие в себе трансформеры для обработки языка и генеративно-состязательные сети (GAN) или вариационные автоэнкодеры (VAE) для генерации видео.

Конвейер обработки данных VANS-Data-100K обеспечивает создание высококачественных данных для процедурного и прогностического предсказания следующего события в видео, используя последовательное разделение на кадры, отбор клипов и генерацию вопросов-ответов.

VANS: Гармоничное слияние зрения, языка и генерации видео

Система VANS использует модель «Vision-Language» (VLM) для анализа текстовых запросов и извлечения семантического смысла, определяющего желаемое содержание видео. На основе интерпретированного запроса активируется модель «Video Diffusion» (VDM), отвечающая за генерацию видеофрагментов. VLM преобразует текст в векторное представление, которое служит входными данными для VDM, направляя процесс диффузии для создания видео, соответствующего исходному запросу. Таким образом, VLM выполняет роль интерпретатора, а VDM — генератора визуального контента.

В основе VANS лежит стратегия Joint-GRPO, представляющая собой алгоритм обучения с подкреплением, предназначенный для согласования работы Визуально-Языковой Модели (VLM) и Модели Диффузии Видео (VDM). Joint-GRPO оптимизирует процесс генерации видео, обеспечивая соответствие визуального контента заданным текстовым запросам. Алгоритм использует совместное обучение, где VLM и VDM взаимодействуют и корректируют друг друга, максимизируя релевантность и когерентность генерируемых видеороликов. Оптимизация включает в себя оценку качества сгенерированного видео на соответствие запросу и корректировку параметров обеих моделей для улучшения будущих результатов.

Для адаптации к конкретным задачам, VANS использует параметрически-эффективную настройку с применением LoRA (Low-Rank Adaptation). Этот метод позволяет модифицировать веса предобученной модели, добавляя небольшое количество обучаемых параметров, что значительно снижает вычислительные затраты и объем требуемой памяти по сравнению с полной переподготовкой. Вместо обновления всех параметров модели, LoRA обучает низкоранговые матрицы, которые добавляются к исходным весам, что обеспечивает эффективную адаптацию без значительного увеличения количества обучаемых параметров и, следовательно, сокращает время обучения и потребление ресурсов. Это особенно важно при работе с большими моделями и ограниченными вычислительными мощностями.

Обучение модели Joint-GRPO на двух этапах демонстрирует последовательный рост вознаграждений за формат, соответствие тексту и видео, а также увеличение длины рассуждений, что свидетельствует об улучшении качества генерируемого контента и эффективности обучения.

Оценка производительности и валидация на VANS-Data-100K

Система VANS прошла тщательную оценку на наборе данных VANS-Data-100K, разработанном специально для задачи предсказания следующего события в видео. Этот набор данных содержит 100 тысяч видеоклипов и служит эталоном для оценки алгоритмов, решающих задачу предсказания действий, которые могут произойти в видеопоследовательности. Использование VANS-Data-100K позволяет объективно сравнить производительность VANS с другими методами в области предсказания событий в видео, обеспечивая надежную оценку ее эффективности и точности.

Для оценки визуальной согласованности сгенерированных видео используется модель CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training), которая измеряет соответствие между визуальным контентом и текстовым описанием. Параллельно, для количественной оценки качества видео применяется Fréchet Video Distance (FVD) — метрика, основанная на сравнении распределений признаков видео, извлеченных с помощью предварительно обученной нейронной сети. Более низкое значение FVD указывает на более высокое качество и реалистичность сгенерированного видео, поскольку оно указывает на меньшее расстояние между распределениями реальных и сгенерированных видео.

В ходе оценки на наборе данных VANS-Data-100K, система VANS продемонстрировала показатель ROUGE-L, равный 0.3631. Данный результат представляет собой относительное улучшение в 29.1% по сравнению с результатами, показанными базовыми методами. Показатель ROUGE-L измеряет перекрытие между предсказанными и фактическими описаниями событий, что указывает на способность VANS генерировать более точные и релевантные описания будущих событий в видео.

При оценке визуальной согласованности с использованием метрики CLIP-V, модель VANS продемонстрировала превосходство над наиболее сильным конкурентом, Gemini-FilmWeaver. VANS достигла значения 0.8021, в то время как Gemini-FilmWeaver показала результат 0.7102. Данный показатель свидетельствует о более высокой степени соответствия генерируемых видео визуальным подсказкам и общей семантической связности по сравнению с базовым уровнем.

При использовании метрики Joint-GRPO, VANS демонстрирует значение FVD (Fréchet Video Distance) равное 78.32. FVD является общепринятой метрикой для оценки качества генерируемого видео, измеряя расстояние между распределениями признаков сгенерированных и реальных видео. Более низкое значение FVD указывает на более высокое качество и реалистичность генерируемого видео, таким образом, результат VANS подтверждает превосходство модели в генерации видео по сравнению с другими подходами. Использование Joint-GRPO позволило получить более точную оценку качества видео за счет учета как визуальных, так и временных характеристик.

VANS представляет собой комплексную архитектуру, объединяющую различные модули для эффективного решения задач.

Взгляд в будущее: К целостному визуальному интеллекту

Прогнозирование следующего события в видеоряде представляет собой важный шаг на пути к созданию поистине интеллектуальных систем, способных понимать и взаимодействовать с визуальным миром. Данный подход позволяет машинам не просто распознавать объекты, но и предвидеть их дальнейшие действия, имитируя способность человека к пониманию причинно-следственных связей и предсказанию развития событий. Успешное прогнозирование требует от системы не только анализа визуальной информации, но и формирования внутреннего представления о динамике происходящего, что открывает возможности для создания роботов и виртуальных агентов, способных адаптироваться к сложным и непредсказуемым ситуациям. Разработка подобных систем не ограничивается лишь технической задачей; она затрагивает фундаментальные вопросы о природе интеллекта и способности к пониманию окружающего мира.

Дальнейшие исследования направлены на расширение возможностей VANS — систем предсказания следующего события в видео — для работы в более сложных и реалистичных сценариях. Особое внимание уделяется интеграции способностей к здравому смыслу и логическим умозаключениям. Это позволит системам не просто прогнозировать ближайшее действие, но и понимать контекст происходящего, учитывать физические законы и вероятные намерения объектов в кадре. Например, система должна уметь предвидеть, что падающий предмет, вероятно, ударится о землю, или что человек, идущий к двери, скорее всего, попытается её открыть. Такой подход к развитию VANS позволит создать действительно интеллектуальные системы, способные полноценно взаимодействовать с визуальным миром и эффективно решать поставленные задачи.

Расширение обучающего набора данных за счет включения разнообразных окружений и взаимодействий представляется ключевым фактором для повышения устойчивости и обобщающей способности разработанного подхода. Искусственные нейронные сети, как правило, демонстрируют высокую эффективность в условиях, аналогичных тем, на которых они обучались, однако их производительность может значительно снижаться при столкновении с новыми, ранее не встречавшимися ситуациями. Поэтому, включение в обучающую выборку данных, охватывающих широкий спектр сред — от городских пейзажей до природных ландшафтов, а также различных видов взаимодействия — от простых манипуляций с объектами до сложных социальных взаимодействий — позволит модели лучше адаптироваться к реальным условиям и демонстрировать более надежные результаты в различных сценариях. Такое расширение позволит системе не просто распознавать конкретные действия, но и понимать их контекст, предсказывать возможные последствия и, как следствие, действовать более разумно и эффективно.

Множественные прогнозы будущего позволяют предсказывать различные потенциальные траектории развития ситуации.

Представленная работа демонстрирует изысканную гармонию между языком и визуальным представлением. Модель VANS, предложенная авторами, стремится к созданию последовательных и осмысленных видео-ответов, что напоминает хорошо исполненную музыкальную композицию, где каждый элемент играет свою роль. Как однажды заметил Эндрю Ын: «Машинное обучение — это искусство превращения данных в знания». В данном исследовании это проявляется в способности модели предсказывать следующее событие в видео, создавая плавный и логичный нарратив. Подход, основанный на совместном обучении языковой и диффузионной моделей с использованием обучения с подкреплением, подчеркивает важность тонкой настройки и интеграции различных компонентов для достижения оптимального результата — подобно тому, как опытный дирижер объединяет усилия оркестра для создания гармоничного звучания.

Куда же дальше?

Предложенная задача предсказания следующего видео-события (VNEP) и модель VANS, безусловно, представляют собой шаг вперед, но элегантность решения часто кроется в кажущейся простоте, которой здесь пока не наблюдается. Совмещение возможностей больших языковых моделей и генерации видео посредством диффузии — это, конечно, интересно, однако истинный вызов заключается не в простом объединении, а в достижении подлинной синергии, где каждая компонента усиливает другую, а не просто сосуществует. Очевидным ограничением остается зависимость от тщательно разработанной функции вознаграждения; хорошая архитектура незаметна, пока не сломается, и слишком сложная функция вознаграждения — это верный путь к хрупкости.

Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на разработке более общих и адаптивных механизмов обучения с подкреплением, способных самостоятельно обнаруживать релевантные сигналы в видеоданных. Последовательность — это форма эмпатии к будущим пользователям, и необходимо стремиться к созданию моделей, способных генерировать не просто правдоподобные, но и осмысленные ответы на вопросы. Необходимо исследовать возможности использования неконтролируемого обучения для предварительного обучения моделей на больших объемах неразмеченных видеоданных, что позволит снизить зависимость от дорогостоящей ручной разметки.

В конечном счете, истинный прогресс в этой области потребует не просто улучшения существующих алгоритмов, но и переосмысления самой задачи. Необходимо задаться вопросом: что действительно означает «понять» видео? И как можно построить модели, способные не просто имитировать человеческое поведение, но и проявлять подлинное творчество и воображение?

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.16669.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-23 02:03

🚀 Квантовые новости