摘要
我们提出了一种名为Q-ViD的视频问答（Video QA）简洁方法。与以往依赖复杂架构、计算开销大的流水线或封闭模型（如GPT系列）的方法不同，Q-ViD仅基于一个单一的指令感知型开源视觉语言模型（InstructBLIP），通过视频帧描述来完成视频问答任务。具体而言，我们设计了基于目标问题的图像描述指令提示（captioning instruction prompts），并利用InstructBLIP生成与任务相关的视频帧描述。随后，根据问题依赖的帧描述，构建整个视频的上下文描述，并将该描述信息与问答提示一同输入大型语言模型（LLM）。在此框架中，LLM作为推理模块，执行多选题问答的最终决策步骤。实验结果表明，该简洁的Q-ViD框架在多个多样化的视频问答基准测试（包括NExT-QA、STAR、How2QA、TVQA和IntentQA）上取得了与当前最先进模型相当甚至更优的性能。