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🚀 快速阅读

系统功能：基于音频视觉角色识别技术，生成详细且连贯的长视频描述。
技术优势：在MovieQA任务中准确率比最强基线Gemini-1.5-pro高9.5%。
应用场景：适用于电影制作、视频内容分析、辅助视障人士等多个领域。

正文（附运行示例）

StoryTeller 是什么

StoryTeller是由字节跳动、上海交通大学和北京大学共同推出的系统，旨在基于音频视觉角色识别技术改善长视频描述的质量和一致性。该系统结合低级视觉概念和高级剧情信息，生成详细且连贯的视频描述。

StoryTeller由视频分割、音频视觉角色识别和描述生成三个主要模块组成。这些模块能够有效处理数分钟长的视频，并在MovieQA任务中展现出比现有模型更高的准确率，比最强基线Gemini-1.5-pro高9.5%的准确率。

StoryTeller 的主要功能

• 视频分割：将长视频切割成多个短片段，保持每个片段的独立性和完整性。
• 音频视觉角色识别：结合音频和视觉信息，识别视频中对话对应的角色。
• 描述生成：为每个视频片段生成详细的描述，整合成整个长视频的连贯叙述。
• 数据集构建：创建并使用MovieStory101数据集，提供长视频描述的训练和测试数据。
• 自动评估：基于MovieQA，用GPT-4自动评估视频描述的准确性和质量。
• 模型训练与微调：训练多模态大型语言模型，提高角色识别和视频描述的准确性。
• 全局解码：确保同一角色在不同视频片段中保持一致的识别结果。

StoryTeller 的技术原理

• 多模态融合：整合视觉（视频帧）、音频（对话）和文本（字幕和描述）信息，全面理解视频内容。
• 音频分离和角色ID分配：用音频嵌入模型对每个对话进行嵌入，基于聚类算法分配全局ID，将相似的音频嵌入分配相同的ID，表示同一角色。
• 音频视觉角色识别模型：用大型语言模型（如Tarsier-7B）结合OpenAI的Whisper-large-v2音频编码器，将每个音频ID映射到特定的角色。
• 全局解码算法：在推理时，确保不同片段中相同角色的全局ID映射到一致的角色名称，提高角色识别的准确性。
• 视频描述生成：用识别结果作为输入，基于大型语言模型生成每个片段的详细描述，并整合成完整的视频描述。

如何运行 StoryTeller

1. 生成视频帧和音频文件

python script/preprocess/preprocess.py

• 输入视频路径：data/video
• 输出帧路径：data/frame
• 输出音频路径：data/audio

2. 将3分钟视频片段分割成小段

pip install scenedetect
scenedetect -i movie.mp4 -o data/raw_data/scene_detect -q detect-adaptive -t 2.0 list-scenes
python script/scene_split/scene_split.py
python script/scene_split/update_scene_split.py

3. 生成每个角色的参考照片

对于MovieQA数据集，已提供每个片段的演员列表。对于其他电影，可以从IMDb获取演员列表并使用面部识别算法。

4. 进行全局音频分离

python script/global_diarization/eval_embedding.py --input_file data/global_diarization/embeddings.jsonl
python script/global_diarization/update_diarization.py --input_file data/global_diarization/embeddings.jsonl --output_file data/global_diarization/diarization_id.jsonl

5. 音频视觉角色识别

python script/audio_visual_diarization/gen_infer.py
python tasks/inference_quick_start.py --model_name_or_path checkpoints/Whisper-large-v2-Tarsier-7B-character-identification --input_path data/audio_visual_diarization/data.jsonl --output_path data/audio_visual_diarization/0.jsonl
python script/audio_visual_diarization/alignment.py
python tasks/inference_quick_start.py --model_name_or_path checkpoints/Whisper-large-v2-Tarsier-7B-character-identification --input_path data/audio_visual_diarization/align_data/data.jsonl --output_path data/audio_visual_diarization/correct/0.jsonl

6. 长视频描述生成

python script/long_video_description/gen_infer.py
python tasks/inference_quick_start.py --model_name_or_path checkpoints/Tarsier-7B-description-generation --input_path data/long_video_description/data.jsonl --output_path data/long_video_description/0.jsonl
python dense_description.py
python script/long_video_description/eval_qa_accuracy.py --pred_caption_path result/tarsier/dense_caption_name.json --out_path result/tarsier/qa_name.jsonl

资源

• GitHub 仓库：https://github.com/hyc2026/StoryTeller
• arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.07076
• Hugging Face 数据集：https://huggingface.co/datasets/hyc2026/MovieStory101

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