视频理解中的时空Token化：Video-LLaVA如何压缩时间维度以适应上下文窗口

视频理解中的时空Token化：Video-LLaVA如何压缩时间维度以适应上下文窗口

大家好，今天我们来深入探讨一下视频理解领域中一个关键的技术挑战：如何有效地处理视频数据，使其能够适应大型语言模型（LLM）有限的上下文窗口。我们将以Video-LLaVA为例，详细分析其时空Token化的方法，以及如何压缩时间维度，从而实现对视频内容的理解和推理。

视频理解的挑战与LLM的上下文窗口限制

视频理解，顾名思义，是指让机器能够像人一样理解视频的内容，包括识别视频中的物体、场景、动作，以及理解它们之间的关系。这项技术在自动驾驶、智能监控、视频搜索、教育等领域都有着广泛的应用前景。

然而，视频数据具有高维、冗余和时序性等特点，这给视频理解带来了巨大的挑战。具体来说：

• 高维性： 视频是由一系列连续的图像帧组成的，每一帧图像都包含大量的像素信息。因此，视频数据的维度非常高，处理起来计算量巨大。
• 冗余性： 相邻帧之间通常存在大量的冗余信息，例如背景、物体的位置等变化很小。如果直接将所有帧都输入模型，会造成计算资源的浪费。
• 时序性： 视频的内容是随着时间变化的，理解视频需要捕捉不同帧之间的时序关系，例如动作的发生顺序、事件的因果关系等。

与此同时，大型语言模型（LLM）虽然在自然语言处理领域取得了显著的进展，但它们也存在一个重要的限制：上下文窗口长度。上下文窗口是指模型在处理文本时能够考虑的最大长度。受限于计算资源和模型架构，LLM的上下文窗口通常是有限的，例如GPT-3的上下文窗口是2048个token，GPT-4 Turbo可以达到128k token，Claude 3 Opus 可以达到200k token，但对于动辄几百上千帧的视频来说，仍然远远不够。

因此，如何将视频数据压缩成LLM能够处理的token序列，同时保留视频的关键信息，是视频理解领域的一个核心问题。

Video-LLaVA：一个多模态的视频理解框架

Video-LLaVA是一个基于LLaVA（Large Language and Vision Assistant）的多模态视频理解框架。它通过将视频数据转化为视觉token，并与文本提示相结合，使得LLM能够理解和推理视频内容。

Video-LLaVA的核心思想是将视频理解问题转化为一个多模态的序列到序列（sequence-to-sequence）问题。具体来说，它首先使用视觉编码器将视频帧转化为视觉特征，然后将这些特征转化为视觉token，最后将视觉token和文本提示一起输入LLM，生成文本形式的答案。

Video-LLaVA的时空Token化策略

Video-LLaVA的时空Token化策略是其核心技术之一。该策略旨在将高维的视频数据压缩成LLM能够处理的token序列，同时保留视频的关键信息。它主要包含以下几个步骤：

1. 帧采样 (Frame Sampling): 从视频中选择具有代表性的帧。
2. 视觉特征提取 (Visual Feature Extraction): 使用视觉编码器（例如ResNet、ViT）提取每一帧的视觉特征。
3. 空间Token化 (Spatial Tokenization): 将每一帧的视觉特征转化为视觉token。
4. 时间维度压缩 (Temporal Compression): 对不同帧的视觉token进行处理，以减少时间维度上的冗余。

接下来，我们将详细介绍每一个步骤，并分析Video-LLaVA是如何压缩时间维度以适应LLM的上下文窗口的。

1. 帧采样 (Frame Sampling)

帧采样是减少视频数据量的第一步。由于相邻帧之间通常存在大量的冗余信息，因此没有必要将所有帧都输入模型。帧采样的目标是选择具有代表性的帧，从而在保留视频关键信息的同时，减少计算量。

常见的帧采样方法包括：

• 均匀采样 (Uniform Sampling): 按照固定的时间间隔选择帧。例如，每隔1秒选择一帧。
• 关键帧采样 (Keyframe Sampling): 选择能够代表视频内容的帧。例如，选择场景切换时的帧，或者包含重要动作的帧。
• 自适应采样 (Adaptive Sampling): 根据视频的内容动态调整采样频率。例如，在动作剧烈的场景中增加采样频率，在静态场景中降低采样频率。

Video-LLaVA通常采用均匀采样的方法，因为它简单易行，并且能够覆盖整个视频的时间跨度。

import cv2

def uniform_frame_sampling(video_path, sample_rate):
  """
  对视频进行均匀采样。

  Args:
    video_path: 视频文件的路径。
    sample_rate: 采样频率，例如每秒采样多少帧。

  Returns:
    一个包含采样帧的列表。
  """
  cap = cv2.VideoCapture(video_path)
  fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
  total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
  sampled_frames = []

  for i in range(total_frames):
    if i % int(fps / sample_rate) == 0:
      cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, i)
      ret, frame = cap.read()
      if ret:
        sampled_frames.append(frame)

  cap.release()
  return sampled_frames

# 示例：每秒采样1帧
video_path = "your_video.mp4"
sample_rate = 1
sampled_frames = uniform_frame_sampling(video_path, sample_rate)
print(f"采样了 {len(sampled_frames)} 帧")

2. 视觉特征提取 (Visual Feature Extraction)

视觉特征提取是指使用视觉编码器（例如ResNet、ViT）将每一帧图像转化为视觉特征向量。这些特征向量能够捕捉图像中的物体、场景、动作等信息。

常见的视觉编码器包括：

• 卷积神经网络 (CNN): 例如ResNet、VGG、EfficientNet等。CNN具有强大的特征提取能力，能够捕捉图像中的局部特征。
• Transformer网络 (Transformer): 例如ViT、DeiT等。Transformer网络能够捕捉图像中的全局关系，并且具有并行计算的优势。

Video-LLaVA通常采用预训练的ViT模型作为视觉编码器。ViT模型将图像分割成多个patch，然后将每个patch转化为一个token，最后使用Transformer网络对这些token进行处理，得到图像的特征向量。

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
from transformers import ViTModel, ViTFeatureExtractor

# 加载预训练的ViT模型和特征提取器
model_name = 'google/vit-base-patch16-224'
feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained(model_name)
model = ViTModel.from_pretrained(model_name)

# 图像预处理
def extract_visual_features(image):
  """
  使用ViT模型提取图像的视觉特征。

  Args:
    image: PIL图像对象。

  Returns:
    一个torch.Tensor，包含图像的视觉特征。
  """
  inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
  with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
  last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
  return last_hidden_states

# 示例：提取图像的视觉特征
image_path = "your_image.jpg"
image = Image.open(image_path)
visual_features = extract_visual_features(image)
print(f"视觉特征的形状：{visual_features.shape}") # 例如：torch.Size([1, 197, 768])

3. 空间Token化 (Spatial Tokenization)

空间Token化是指将每一帧的视觉特征转化为视觉token。视觉token是LLM能够理解的最小单位。空间Token化的目标是将视觉特征压缩成离散的token序列，从而使得LLM能够处理视频数据。

常见的空间Token化方法包括：

• 向量量化 (Vector Quantization): 将视觉特征向量映射到预定义的码本中的一个码字。码本中的每个码字都对应一个视觉token。
• 聚类 (Clustering): 将视觉特征向量聚类成多个簇，每个簇的中心点对应一个视觉token。
• 线性投影 (Linear Projection): 使用一个线性变换将视觉特征向量投影到一个低维空间，并将投影后的向量作为视觉token。

Video-LLaVA通常使用线性投影的方法进行空间Token化。它使用一个可学习的线性层，将ViT模型输出的视觉特征向量投影到一个低维空间，并将投影后的向量作为视觉token。

import torch
import torch.nn as nn

class VisualTokenLinearProjection(nn.Module):
  """
  使用线性投影将视觉特征转化为视觉token。
  """
  def __init__(self, input_dim, output_dim):
    super().__init__()
    self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim)

  def forward(self, visual_features):
    """
    Args:
      visual_features: 一个torch.Tensor，包含视觉特征。

    Returns:
      一个torch.Tensor，包含视觉token。
    """
    visual_tokens = self.linear(visual_features)
    return visual_tokens

# 示例：将视觉特征转化为视觉token
input_dim = 768  # ViT模型输出的特征维度
output_dim = 256 # 视觉token的维度
linear_projection = VisualTokenLinearProjection(input_dim, output_dim)

# 假设visual_features是从上一节提取的视觉特征
# visual_features的形状是：torch.Size([1, 197, 768])
visual_tokens = linear_projection(visual_features)
print(f"视觉token的形状：{visual_tokens.shape}") # 例如：torch.Size([1, 197, 256])

4. 时间维度压缩 (Temporal Compression)

时间维度压缩是Video-LLaVA压缩视频数据，使其适应LLM上下文窗口的关键步骤。经过帧采样和空间Token化后，视频数据仍然包含大量的时间信息，例如不同帧的视觉token序列。如果直接将所有视觉token输入LLM，仍然可能会超出LLM的上下文窗口限制。

时间维度压缩的目标是对不同帧的视觉token进行处理，以减少时间维度上的冗余，同时保留视频的关键时序信息。

Video-LLaVA采用了多种时间维度压缩方法，包括：

• 帧选择 (Frame Selection): 选择一部分具有代表性的帧，丢弃其他帧。
• 时间池化 (Temporal Pooling): 对相邻帧的视觉token进行池化操作，例如平均池化、最大池化等。
• 时间卷积 (Temporal Convolution): 使用一维卷积神经网络对视觉token序列进行处理，提取时间维度上的特征。
• 时间Transformer (Temporal Transformer): 使用Transformer网络对视觉token序列进行处理，捕捉时间维度上的长程依赖关系。

下面我们将分别介绍这些方法，并分析它们的优缺点。

4.1 帧选择 (Frame Selection)

帧选择是最简单的时间维度压缩方法。它选择一部分具有代表性的帧，丢弃其他帧。选择帧的标准可以是均匀选择、关键帧选择等。

优点： 简单易行，能够有效地减少token数量。

缺点： 可能会丢失视频的关键信息，例如动作的发生顺序、事件的因果关系等。

def frame_selection(visual_tokens_list, num_frames_to_keep):
  """
  选择一部分帧的视觉token。

  Args:
    visual_tokens_list: 一个列表，包含每一帧的视觉token。
    num_frames_to_keep: 要保留的帧的数量。

  Returns:
    一个列表，包含选择的帧的视觉token。
  """
  if len(visual_tokens_list) <= num_frames_to_keep:
    return visual_tokens_list

  indices = sorted(random.sample(range(len(visual_tokens_list)), num_frames_to_keep)) #随机选择
  selected_tokens = [visual_tokens_list[i] for i in indices]
  return selected_tokens

# 示例：选择5帧的视觉token
num_frames_to_keep = 5
selected_visual_tokens = frame_selection(visual_tokens_list, num_frames_to_keep)
print(f"选择了 {len(selected_visual_tokens)} 帧")

4.2 时间池化 (Temporal Pooling)

时间池化是指对相邻帧的视觉token进行池化操作，例如平均池化、最大池化等。时间池化能够减少时间维度上的冗余，同时保留视频的关键信息。

优点： 能够有效地减少token数量，并且能够保留视频的整体信息。

缺点： 可能会丢失视频的细节信息，例如动作的细微变化等。

import torch.nn.functional as F

def temporal_pooling(visual_tokens_list, pool_size, pool_type='mean'):
  """
  对视觉token序列进行时间池化。

  Args:
    visual_tokens_list: 一个列表，包含每一帧的视觉token。
    pool_size: 池化窗口的大小。
    pool_type: 池化的类型，可以是'mean'或'max'。

  Returns:
    一个torch.Tensor，包含池化后的视觉token序列。
  """
  # 将列表转换为torch.Tensor
  visual_tokens = torch.stack(visual_tokens_list) #torch.Size([num_frames, 1, 197, 256])
  visual_tokens = visual_tokens.squeeze(1) #torch.Size([num_frames, 197, 256])
  #时间维度上的池化
  if pool_type == 'mean':
      pooled_tokens = F.avg_pool1d(visual_tokens.transpose(1,2), kernel_size=pool_size, stride=pool_size).transpose(1,2)
  elif pool_type == 'max':
      pooled_tokens = F.max_pool1d(visual_tokens.transpose(1,2), kernel_size=pool_size, stride=pool_size).transpose(1,2)
  else:
      raise ValueError("pool_type must be 'mean' or 'max'")
  return pooled_tokens

# 示例：对视觉token序列进行平均池化，池化窗口大小为2
pool_size = 2
pooled_visual_tokens = temporal_pooling(visual_tokens_list, pool_size, pool_type='mean')
print(f"池化后的视觉token的形状：{pooled_visual_tokens.shape}") # 例如：torch.Size([num_frames/pool_size, 197, 256])

4.3 时间卷积 (Temporal Convolution)

时间卷积是指使用一维卷积神经网络对视觉token序列进行处理，提取时间维度上的特征。时间卷积能够捕捉视频中的局部时序关系，例如动作的发生顺序等。

优点： 能够捕捉视频中的局部时序关系，并且能够有效地减少token数量。

缺点： 可能会忽略视频中的长程依赖关系。

import torch.nn as nn

class TemporalConv(nn.Module):
  """
  使用一维卷积神经网络对视觉token序列进行处理。
  """
  def __init__(self, input_dim, output_dim, kernel_size=3, stride=1):
    super().__init__()
    self.conv = nn.Conv1d(input_dim, output_dim, kernel_size=kernel_size, stride=stride)

  def forward(self, visual_tokens):
    """
    Args:
      visual_tokens: 一个torch.Tensor，包含视觉token序列。

    Returns:
      一个torch.Tensor，包含卷积后的视觉token序列。
    """
    # visual_tokens: [num_frames, 197, 256]
    visual_tokens = visual_tokens.transpose(1,2) # [num_frames, 256, 197]
    convolved_tokens = self.conv(visual_tokens) # [num_frames, output_dim, new_length]
    convolved_tokens = convolved_tokens.transpose(1,2) #[num_frames, new_length, output_dim]
    return convolved_tokens

# 示例：使用时间卷积对视觉token序列进行处理
input_dim = 256 # 视觉token的维度
output_dim = 128 # 卷积后的特征维度
kernel_size = 3 # 卷积核的大小
temporal_conv = TemporalConv(input_dim, output_dim, kernel_size=kernel_size)

# 假设visual_tokens是从上一节池化后的视觉token
# visual_tokens的形状是：torch.Size([num_frames/pool_size, 197, 256])
convolved_visual_tokens = temporal_conv(pooled_visual_tokens)
print(f"卷积后的视觉token的形状：{convolved_visual_tokens.shape}") # 例如：torch.Size([num_frames/pool_size, new_length, 128])

4.4 时间Transformer (Temporal Transformer)

时间Transformer是指使用Transformer网络对视觉token序列进行处理，捕捉时间维度上的长程依赖关系。时间Transformer能够捕捉视频中的复杂时序关系，例如事件的因果关系等。

优点： 能够捕捉视频中的长程依赖关系，并且具有强大的特征提取能力。

缺点： 计算量较大，可能会超出计算资源的限制。

import torch.nn as nn
from transformers import BertModel, BertConfig

class TemporalTransformer(nn.Module):
  """
  使用Transformer网络对视觉token序列进行处理。
  """
  def __init__(self, input_dim, num_layers=2, num_attention_heads=4):
    super().__init__()
    configuration = BertConfig(hidden_size=input_dim, num_hidden_layers=num_layers, num_attention_heads=num_attention_heads, intermediate_size=input_dim*4)
    self.transformer = BertModel(configuration)

  def forward(self, visual_tokens):
    """
    Args:
      visual_tokens: 一个torch.Tensor，包含视觉token序列。

    Returns:
      一个torch.Tensor，包含Transformer处理后的视觉token序列。
    """
    # visual_tokens: [num_frames, 197, 256]
    outputs = self.transformer(inputs_embeds=visual_tokens)
    transformed_tokens = outputs.last_hidden_state
    return transformed_tokens

# 示例：使用时间Transformer对视觉token序列进行处理
input_dim = 256 # 视觉token的维度
num_layers = 2 # Transformer的层数
num_attention_heads = 4 # 注意力头的数量
temporal_transformer = TemporalTransformer(input_dim, num_layers, num_attention_heads)

# 假设visual_tokens是从上一节卷积后的视觉token
# visual_tokens的形状是：torch.Size([num_frames/pool_size, new_length, 128])
transformed_visual_tokens = temporal_transformer(convolved_visual_tokens)
print(f"Transformer处理后的视觉token的形状：{transformed_visual_tokens.shape}") # 例如：torch.Size([num_frames/pool_size, new_length, 128])

Video-LLaVA的整体流程

现在，我们来总结一下Video-LLaVA的整体流程：

1. 输入： 视频文件和文本提示。
2. 帧采样： 使用均匀采样的方法选择具有代表性的帧。
3. 视觉特征提取： 使用预训练的ViT模型提取每一帧的视觉特征。
4. 空间Token化： 使用线性投影将视觉特征转化为视觉token。
5. 时间维度压缩： 使用帧选择、时间池化、时间卷积、时间Transformer等方法对视觉token序列进行处理，以减少时间维度上的冗余。
6. 多模态融合： 将视觉token和文本提示一起输入LLM。
7. 输出： LLM生成文本形式的答案。

不同时间压缩方法的效果对比

为了更清晰地了解不同时间压缩方法的效果，我们使用表格进行对比：

方法	优点	缺点	计算复杂度	适用场景
帧选择	简单易行，能够有效地减少token数量。	可能会丢失视频的关键信息，例如动作的发生顺序、事件的因果关系等。	O(1)	对时序信息要求不高的场景，例如视频分类。
时间池化	能够有效地减少token数量，并且能够保留视频的整体信息。	可能会丢失视频的细节信息，例如动作的细微变化等。	O(n)	对细节信息要求不高，但需要保留整体信息的场景，例如视频摘要。
时间卷积	能够捕捉视频中的局部时序关系，并且能够有效地减少token数量。	可能会忽略视频中的长程依赖关系。	O(n*k)	需要捕捉局部时序关系的场景，例如动作识别。
时间Transformer	能够捕捉视频中的长程依赖关系，并且具有强大的特征提取能力。	计算量较大，可能会超出计算资源的限制。	O(n^2)	需要捕捉复杂时序关系，并且计算资源充足的场景，例如视频问答。

其中，n表示视觉token序列的长度，k表示卷积核的大小。

代码整合示例

下面是一个整合了上述代码的示例，展示了如何使用Video-LLaVA的时空Token化策略来处理视频数据：

import cv2
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
from transformers import ViTModel, ViTFeatureExtractor, BertModel, BertConfig
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import random

# 1. 帧采样
def uniform_frame_sampling(video_path, sample_rate):
  cap = cv2.VideoCapture(video_path)
  fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
  total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
  sampled_frames = []

  for i in range(total_frames):
    if i % int(fps / sample_rate) == 0:
      cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, i)
      ret, frame = cap.read()
      if ret:
        sampled_frames.append(Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)))

  cap.release()
  return sampled_frames

# 2. 视觉特征提取
model_name = 'google/vit-base-patch16-224'
feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained(model_name)
model = ViTModel.from_pretrained(model_name)

def extract_visual_features(image):
  inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
  with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
  last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
  return last_hidden_states

# 3. 空间Token化
class VisualTokenLinearProjection(nn.Module):
  def __init__(self, input_dim, output_dim):
    super().__init__()
    self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim)

  def forward(self, visual_features):
    visual_tokens = self.linear(visual_features)
    return visual_tokens

# 4. 时间维度压缩 - 时间池化
def temporal_pooling(visual_tokens_list, pool_size, pool_type='mean'):
  visual_tokens = torch.stack(visual_tokens_list)
  visual_tokens = visual_tokens.squeeze(1)
  if pool_type == 'mean':
      pooled_tokens = F.avg_pool1d(visual_tokens.transpose(1,2), kernel_size=pool_size, stride=pool_size).transpose(1,2)
  elif pool_type == 'max':
      pooled_tokens = F.max_pool1d(visual_tokens.transpose(1,2), kernel_size=pool_size, stride=pool_size).transpose(1,2)
  else:
      raise ValueError("pool_type must be 'mean' or 'max'")
  return pooled_tokens

# 5. 时间维度压缩 - 时间卷积
class TemporalConv(nn.Module):
  def __init__(self, input_dim, output_dim, kernel_size=3, stride=1):
    super().__init__()
    self.conv = nn.Conv1d(input_dim, output_dim, kernel_size=kernel_size, stride=stride)

  def forward(self, visual_tokens):
    visual_tokens = visual_tokens.transpose(1,2)
    convolved_tokens = self.conv(visual_tokens)
    convolved_tokens = convolved_tokens.transpose(1,2)
    return convolved_tokens

# 示例
video_path = "your_video.mp4"
sample_rate = 1 # 每秒采样1帧
input_dim = 768  # ViT模型输出的特征维度
output_dim = 256 # 视觉token的维度
pool_size = 2
kernel_size = 3
conv_output_dim = 128

# 1. 帧采样
sampled_frames = uniform_frame_sampling(video_path, sample_rate)
print(f"采样了 {len(sampled_frames)} 帧")

# 2. 视觉特征提取
visual_features_list = []
for frame in sampled_frames:
    visual_features = extract_visual_features(frame)
    visual_features_list.append(visual_features)

# 3. 空间Token化
linear_projection = VisualTokenLinearProjection(input_dim, output_dim)
visual_tokens_list = []
for visual_features in visual_features_list:
  visual_tokens = linear_projection(visual_features)
  visual_tokens_list.append(visual_tokens)

# 4. 时间维度压缩 - 时间池化
pooled_visual_tokens = temporal_pooling(visual_tokens_list, pool_size, pool_type='mean')
print(f"池化后的视觉token的形状：{pooled_visual_tokens.shape}")

# 5. 时间维度压缩 - 时间卷积
temporal_conv = TemporalConv(output_dim, conv_output_dim, kernel_size=kernel_size)
convolved_visual_tokens = temporal_conv(pooled_visual_tokens)
print(f"卷积后的视觉token的形状：{convolved_visual_tokens.shape}")

进一步的优化方向

虽然Video-LLaVA在视频理解领域取得了显著的进展，但仍然存在一些可以进一步优化的方向：

• 更高效的帧采样策略： 可以研究更智能的帧采样策略，例如基于内容的自适应采样，从而更好地保留视频的关键信息。
• 更强大的视觉编码器： 可以使用更先进的视觉编码器，例如基于Transformer的视觉模型，从而提取更丰富的视觉特征。
• 更有效的时间维度压缩方法： 可以探索更有效的时间维度压缩方法，例如基于注意力机制的时间压缩，从而更好地捕捉视频中的长程依赖关系。
• 端到端的训练： 可以尝试端到端的训练方法，直接优化整个Video-LLaVA模型，从而提高视频理解的性能。

结语：视频理解的未来展望

Video-LLaVA的时空Token化策略是视频理解领域的一个重要进展。它通过将高维的视频数据压缩成LLM能够处理的token序列，使得LLM能够理解和推理视频内容。随着LLM和视觉技术的不断发展，我们相信视频理解技术将在未来取得更大的突破，为我们的生活带来更多的便利。

希望今天的分享能够帮助大家更好地理解视频理解中的时空Token化技术，以及Video-LLaVA是如何压缩时间维度以适应LLM的上下文窗口的。

降低维度，适配LLM

Video-LLaVA通过帧采样、特征提取、空间Token化和时间维度压缩等步骤，有效地将视频数据转化为了LLM可以理解的token序列，从而实现了视频理解。

时空处理，多模态融合

理解视频的关键在于有效地处理其时间和空间信息，Video-LLaVA结合视觉和语言模型，实现了多模态的视频理解能力。

持续优化，迎接挑战

视频理解仍然面临许多挑战，未来的研究可以集中在如何更高效地处理视频数据，以及如何更好地利用LLM的推理能力。