[논문리뷰] When and What: Diffusion-Grounded VideoLLM with Entity Aware Segmentation for Long Video Understanding

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저자: Pengcheng Fang, Yuxia Chen, Rui Guo

핵심 연구 목표

본 논문은 기존 Video-LLM의 한계인 불명확한 시간 인코딩, 프레임 수준의 낮은 연속성, 그리고 관심 엔티티에 대한 언어-비전 정렬 불일치를 극복하는 것을 목표로 합니다. 특히 긴 비디오에서 발생하는 이벤트의 정밀한 시간적 위치 파악과 엔티티 수준의 견고한 정렬을 통해 비디오 이해 능력을 향상시키고자 합니다.

핵심 방법론

세 가지 핵심 혁신을 도입합니다. 첫째, Diffusion Temporal Latent (DTL) 인코더를 사용하여 시간적 일관성과 경계 민감도를 강화한 비디오 특징을 추출합니다. 둘째, Grounded-SAM2 및 DINO 기반 트래킹을 통한 객체 기반 표현으로 질의 엔티티를 시각적 증거에 명시적으로 연결하여 언어 모델링 전에 정렬을 강화합니다. 셋째, 이산 시간 토큰을 포함하는 혼합 토큰(Mixed Token) 체계를 도입하여 명시적인 타임스탬프 모델링과 미세한 시간 추론을 가능하게 합니다.

주요 결과

제안된 Grounded-VideoDiT는 Charades-STA에서 39.5 mIoU, DiDeMo에서 35.2 mIoU를 달성하여 Temporal Video Grounding에서 기존 모델들을 능가했습니다. 특히 Charades-STA의 R@0.3에서는 58.7%를 기록하며 높은 IoU 임계값에서 뛰어난 성능을 보였습니다. Open-Ended VideoQA 벤치마크에서는 NExT-QA에서 56.9% 정확도를 포함하여 MSVD-QA, MSRVTT-QA, ActivityNet-QA 등 4개 데이터셋에서 SOTA 성능을 달성했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

이 연구는 비디오 콘텐츠의 미세한 시간적 이해와 객체 수준의 상호작용 분석이 중요한 AI 응용 분야에 큰 시사점을 제공합니다. 확산 모델을 비디오 특징 추출기로 활용하고 세분화 기반 객체 트래킹을 LLM 파이프라인 전단에 통합한 것은 복잡한 비디오 시나리오에서 정밀한 시공간적 추론 능력을 요구하는 시스템 개발에 효과적인 접근 방식이 될 수 있습니다. 이는 자율주행, 보안 감시, 스포츠 분석 등 다양한 산업 분야에서 비디오 이해 기술의 실용적 발전을 가속화할 잠재력을 가집니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.