大语言模型融入视频理解领域带来了多方面的变革。大语言模型具有强大的语言理解和生成能力，能理解视频中的文本信息，包括标题、字幕、描述等，并结合视频内容进行更深入的语义理解。还能生成自然流畅的文本描述，如视频字幕、内容摘要等。
将视觉信息与语言信息深度融合，更好地理解视频中的各种元素及其关系，例如识别视频中的物体、人物动作，并通过语言描述其行为和场景。能够处理复杂的视频理解任务，如回答关于视频内容的详细问题、进行事件推理、因果关系分析等。还可以根据视频中的信息进行逻辑推理和知识推断。
一、视频理解的传统方法及其局限性
1.传统方法
在大语言模型兴起之前，视频理解领域主要依赖传统方法。基于规则的方法，是早期视频理解的常用手段。研究人员依据特定领域的知识和经验，手工编写一系列规则。例如，在交通监控视频分析中，预先设定 “车辆在红灯时越过停止线” 为违规行为的规则，通过对视频画面中车辆位置、信号灯状态等信息的判断，来识别违规事件 。这种方法逻辑清晰、易于解释，但规则的制定需要耗费大量人力，且难以覆盖复杂多变的现实场景。
机器学习方法则随着数据量的增长逐渐成为主流。它利用大量标注数据训练模型，通过学习数据中的模式和特征，实现视频内容的自动分类、目标检测等功能。以图像分类为例，通过标记海量的图片数据，训练卷积神经网络（CNN），使其能够识别不同类型的物体。在视频理解中，同样可以将视频拆分为帧序列，利用类似方法对每一帧进行分析，进而理解视频内容。
2.局限性
然而，传统方法存在明显的局限性。首先，机器学习方法对数据的依赖程度极高，需要大量人工标注的数据作为支撑。标注过程不仅耗时耗力，还容易出现标注错误，影响模型的准确性。其次，对于复杂场景下的语义理解能力有限，难以理解视频中的抽象概念、复杂情节以及上下文信息。例如，在理解一部剧情复杂的电影时，传统方法很难准确把握人物之间的情感关系和故事发展脉络。最后，传统方法缺乏跨模态信息融合的能力，无法有效整合视频中的视觉、听觉、文本等多模态信息，导致对视频内容的理解不够全面和深入。
二、大语言模型的优势
1.自然语言处理能力
大语言模型拥有强大的自然语言处理能力，能够理解和生成人类级别的文本。在视频理解中，它可以精准解读视频中的标题、字幕、描述等文本信息，并结合视频画面，为视频描述提供更加丰富准确的文字表达。例如，对于一段旅游视频，大语言模型不仅能描述出视频中展示的景点名称、建筑特色，还能通过对文本信息的分析，加入文化背景、历史故事等内容，使视频描述更加生动详实。
2.上下文感知
大语言模型具备卓越的上下文理解能力，这一特性在视频理解中发挥着关键作用。它能够捕捉视频中的故事情节发展和人物关系变化，理解视频内容的前因后果。比如在电视剧中，通过对多集剧情的分析，大语言模型可以梳理出人物之间复杂的情感纠葛和成长历程，准确回答诸如 “主角为什么会做出这样的选择” 等涉及上下文推理的问题。
3.跨模态学习
大语言模型的跨模态学习能力是其重塑视频理解格局的重要支撑。它能够结合视觉特征与文本信息，实现多模态之间的知识迁移。例如，将视频中的图像信息转化为语言描述，或者根据文本指令在视频中定位相应的画面内容。通过这种跨模态的融合，大语言模型可以提高视频内容的整体理解水平，实现更加智能的视频分析和交互。
三、Merlot 系统分析
3.训练机制
Merlot 系统作为大语言模型与视频理解结合的典型代表，其训练机制极具创新性。该系统以无监督的方式从视频的固有结构中学习，研究人员精心选取了包含教学视频、日常生活博客以及关于热门话题的 600 万个 YouTube 视频数据集，采用新的对比目标训练模型。在模型架构中，视频帧由视觉变换器编码，将图像信息转化为计算机能够理解的特征向量；音频通过音频频谱变换器编码，提取音频中的频率、节奏等关键信息；字幕则通过词嵌入表处理，将文字转换为语义向量。随后，联合变换器编码器将所有模态在时间上进行整合，使不同模态的信息能够相互关联。在训练过程中，模型将视频中的文本和音频片段用掩码标记替换，通过预测并选择正确的掩码片段来学习，从而不断优化自身的参数，提升对视频内容的理解能力。
2.任务表现
Merlot 系统在处理视频理解任务时展现出了强大的性能。它能够精准地将单个视频帧与视频转录的上下文表示进行匹配，即使面对存在错误小写文本、缺失标点和填充词等 “嘈杂” 的转录内容，也能准确理解其含义。在一系列定性和定量测试中，Merlot 系统表现出对日常事件和情况较强的 “开箱即用” 的理解能力。例如，在处理一段人们乘坐旋转木马的视频时，即使视频帧顺序被打乱，它也能凭借对视频内容的理解，将事件帧重新排列以匹配连贯的叙述。不过，由于 Merlot 系统主要使用英语数据且多为当地新闻片段进行训练，在处理其他语言或特定领域的视频内容时，可能存在一定的偏差。
四、Vid - LLMs 的类型、应用及优势
1.基于 LLM 的视频代理
应用
基于 LLM 的视频代理充当着用户与视频内容之间的智能桥梁。它能够接收用户输入的视频相关自然语言查询，利用 LLM 强大的语言处理能力，将查询转化为对视频内容的理解和操作指令。例如，当用户输入 “查找视频中关于动物的片段”，视频代理会依据 LLM 对 “动物” 概念的深入理解，在视频中搜索并定位包含动物的画面，同时还能进一步提取动物的种类、行为等详细信息。此外，视频代理还可以实现视频摘要提取功能，通过分析视频内容，生成简洁明了的文字摘要，帮助用户快速了解视频的核心内容。
优势
这种视频代理模式提供了一种灵活且自然的人机交互方式。用户无需掌握复杂的视频处理技术和特定的查询语言，只需使用日常的自然语言就能与视频进行交互，大大降低了使用门槛。对于普通用户而言，即使没有专业的视频编辑和分析知识，也能轻松获取视频中的关键信息，极大地提高了视频内容的可访问性和利用率。
2.Vid - LLMs 预训练
应用
Vid - LLMs 预训练是在大规模视频数据集上进行的基础训练过程。通过对海量视频数据的学习，模型能够捕捉视频中的通用特征和模式，如视频的时空结构、物体的运动模式、场景的变化规律等。预训练后的模型可以作为初始化模型，应用于各种具体的视频理解任务。在视频分类任务中，基于预训练模型，只需在少量特定类别的视频数据上进行微调，就能快速训练出一个性能良好的分类器，实现对不同类型视频（如电影、新闻、体育赛事等）的准确分类。在目标检测任务中，预训练模型能够为检测特定物体（如车辆、行人）提供良好的特征基础，提高检测的准确性和效率。
优势
Vid - LLMs 预训练具有显著的优势。通过在大规模数据上的预训练，模型学习到的通用知识可以加快在特定任务上的训练速度，减少训练所需的时间和计算资源。同时，这种预训练方式提高了模型的泛化能力，使模型能够更好地适应不同场景和数据分布的视频理解任务。尤其在标注数据稀缺的情况下，预训练模型能够充分利用大规模未标注视频数据中的信息，有效提升模型的性能和表现。
3.Vid - LLMs 指导微调
应用
Vid - LLMs 指导微调是针对具体视频理解任务的优化过程。对于视频字幕生成任务，研究人员会收集大量标注好的视频字幕数据，使用这些数据对预训练的 Vid - LLMs 进行微调。在微调过程中，模型会根据字幕生成任务的特点和标注信息，进一步优化自身的参数，学习如何生成符合语法规则、语义准确且与视频画面匹配的字幕。在视频内容问答任务中，同样利用标注的问答数据对模型进行微调，使模型能够理解用户的问题，并从视频内容中提取准确的答案。
优势
Vid - LLMs 指导微调能够充分发挥预训练模型的优势，同时结合特定任务的标注数据进行优化，从而在具体任务上取得更好的性能。相比于从头开始训练模型，微调可以大大减少训练数据的需求和训练时间，提高模型的训练效率和效果。通过微调，模型能够更精准地满足实际应用场景的需求，为用户提供更优质的服务。
4.混合方法
应用
混合方法将多种不同的方法或模型进行有机结合。在视频字幕生成中，先利用基于 LLM 的方法生成初步字幕，再结合基于图像识别和自然语言处理的方法对初步字幕进行优化和完善。例如，通过图像识别技术检测视频中的物体和动作，为字幕提供更准确的视觉信息描述；利用自然语言处理技术对字幕的语法、词汇进行优化，使字幕更加流畅自然。在视频内容分析中，将传统的计算机视觉方法用于提取视频的底层视觉特征，如颜色、形状、纹理等，同时利用大语言模型对视频中的文本信息和语义进行理解，最后将两者的结果进行融合，实现对视频内容的全面、准确理解。
优势
混合方法的优势在于能够综合利用不同方法的优点，弥补单一方法的不足。不同的模型或方法在处理视频的不同方面具有各自的优势，传统计算机视觉方法在处理图像底层特征方面表现出色，而大语言模型在语义理解和语言生成方面具有独特优势。通过混合方法，能够将这些优势结合起来，提高视频理解的整体性能。尤其对于复杂的视频理解任务，如复杂场景下的视频内容分析、多语言视频的处理等，混合方法能够提供更灵活、更强大的解决方案。
五、应用案例分析
1.视频字幕生成
在视频字幕生成领域，大语言模型展现出了强大的能力。以某视频平台为例，利用预训练的大规模语言模型作为基础，结合视频帧序列输入，构建了智能字幕生成系统。该系统能够自动分析视频中的画面内容、人物对话以及背景声音等信息，生成高质量的视频字幕。对于外语视频，系统还可以通过翻译功能，将外语内容转化为目标语言字幕，极大地提高了视频的可理解性和传播范围。在实际应用中，该系统生成的字幕准确率高达 95% 以上，为用户观看视频提供了良好的体验。
2.内容推荐系统
大语言模型在内容推荐系统中的应用也取得了显著成效。某视频平台通过对用户评论、标签等文本信息的深入分析，结合视频本身的视觉特征，构建了更加个性化的视频推荐算法。系统利用大语言模型理解用户评论中的情感倾向、兴趣偏好等信息，同时分析视频的视觉内容，如画面风格、主题类型等。通过将用户的兴趣与视频内容进行精准匹配，为用户推荐符合其喜好的视频。据统计，采用该推荐系统后，用户在平台上的观看时长增加了 30%，用户对推荐内容的满意度也大幅提升。
3.安全监控与异常检测
在安防领域，大语言模型同样发挥着重要作用。某智能安防系统通过分析摄像头拍摄到的画面，并结合相关背景知识，能够快速识别出潜在的安全威胁或异常行为。系统利用大语言模型理解监控场景中的文本信息，如警示牌上的文字、公告栏的内容等，同时结合计算机视觉技术对画面中的人物、物体进行检测和分析。当检测到有人翻越围墙、在禁止区域内长时间停留等异常行为时，系统能够及时发出警报，并通知相关人员进行处理。实际应用表明，该系统能够有效提高安防效率，减少安全事故的发生。
