在人工智能领域，尤其是视频内容理解方面，微软推出了一个引人注目的工具——Deep Video Discovery（DVD）。这款深度视频探索智能体，旨在通过先进的技术手段，实现对长视频的深入理解和分析。它不仅仅是一个工具，更是对未来视频内容处理方式的一种全新探索。
Deep Video Discovery的核心功能
Deep Video Discovery的核心在于其强大的视频理解能力，它不仅仅停留在表面的信息提取，而是深入到视频的每一个细节，从而实现对视频内容的全面把握。以下是其主要功能的详细介绍：
多粒度视频理解
DVD能够从全局、片段和帧三个不同的层次理解和分析视频内容。这意味着，它不仅可以把握视频的整体主题，还能深入到每一个片段甚至每一帧的细节。这种多层次的理解能力，为用户提供了更全面、更深入的视频分析。
- 全局层面：理解视频的整体主题和主要事件。
- 片段层面：分析视频中的各个片段，理解其具体内容。
- 帧层面：深入到视频的每一帧，提取最细致的信息。
自主搜索与推理
DVD具备自主规划和执行搜索策略的能力。它能够根据用户的查询，动态选择合适的工具和参数，逐步收集信息，并最终构建对视频内容的完整理解。这种自主搜索与推理的能力，极大地提高了信息检索的效率和准确性。
这种自主性体现在，当用户提出一个问题时，DVD不会简单地进行关键词搜索，而是会根据问题的性质，自主选择合适的搜索工具和策略。例如，当用户询问视频中某个特定事件发生的时间时，DVD可能会首先进行全局浏览，了解视频的大致内容，然后再进行片段搜索，定位到可能包含该事件的片段，最后通过帧检查，精确确定事件发生的时间。
高效信息检索
DVD配备了一套强大的搜索工具，包括全局浏览、片段搜索和帧检查等。这些工具能够帮助用户快速定位和提取与查询相关的视频片段和细节。这种高效的信息检索能力，使得用户能够迅速找到所需的信息，节省大量的时间和精力。
- 全局浏览：快速了解视频的整体内容。
- 片段搜索：快速定位到包含特定信息的视频片段。
- 帧检查：精确提取视频中的细节信息。
长视频理解
DVD尤其擅长处理长达数小时的信息密集型视频。它能够有效地解决长视频理解中的时间和空间复杂性问题，从而实现对长视频内容的深入分析。这对于教育、体育赛事分析等领域来说，具有重要的应用价值。
长视频理解一直是一个挑战。传统的视频分析方法，往往难以处理长视频中的大量信息。DVD通过其独特的技术，有效地解决了这个问题。它将长视频分割成多个较短的片段，然后逐个分析这些片段，最终将所有片段的信息整合起来，从而实现对整个视频的理解。
灵活的工具使用
DVD能够根据不同的任务需求，灵活组合和使用多种工具。这种灵活性使得它能够胜任各种复杂的视频内容分析和问题回答任务。无论是需要进行全局性的内容概述，还是需要深入到细节的特定信息提取，DVD都能够提供有效的解决方案。
例如，当用户需要了解一个体育赛事视频中的所有进球瞬间时，DVD可以首先使用全局浏览工具，了解比赛的大致过程，然后使用片段搜索工具，定位到所有可能包含进球瞬间的片段，最后使用帧检查工具，精确确定每一个进球瞬间。
Deep Video Discovery的技术原理
Deep Video Discovery的技术原理是其强大功能的基石。它主要包括多粒度视频数据库构建、自主搜索与答案生成以及LLM驱动的推理三个核心部分。
多粒度视频数据库构建
DVD首先将长视频均匀分割成多个较短的片段（clips），每个片段大约5秒。然后，从全局、片段和帧三个层次提取视频信息。这种多粒度的数据结构，为后续的搜索和分析提供了坚实的基础。
- 全局层：提供视频的主体和事件总结，帮助用户快速了解视频的整体内容。
- 片段层：提供文本描述（caption），帮助用户了解每个片段的具体内容。
- 帧层：保留原始像素信息，为用户提供最详细的视频信息。
构建一个包含解码帧、文本描述和对应嵌入向量的结构化数据库，支持快速检索和详细分析。这意味着，DVD不仅仅存储了视频的原始数据，还存储了视频的各种特征信息。这些特征信息，使得DVD能够快速地找到与用户查询相关的信息。
自主搜索与答案生成
DVD的自主搜索与答案生成，主要依赖于以下几个关键组件：
全局浏览（Global Browse）：提供视频的全局总结，帮助代理快速了解视频的主体和主要事件。这就像是给用户提供了一个视频的“导读”，帮助用户快速了解视频的整体内容。
片段搜索（Clip Search）：基于文本嵌入匹配，快速检索与用户查询相关的视频片段。这意味着，用户可以通过输入关键词，快速找到包含相关信息的视频片段。
帧检查（Frame Inspect）：在特定时间范围内进行细粒度的视觉问答（VQA），提取帧级别的详细信息。这使得用户能够深入到视频的每一个细节，提取最精确的信息。
自主代理设计：Agent基于迭代的观察-推理-行动循环，用LLM的推理能力，动态选择和使用工具，逐步收集信息并构建对视频内容的理解。这意味着，DVD能够像一个智能助手一样，根据用户的需求，自主地进行搜索和分析，最终找到用户想要的答案。
迭代推理：Agent根据当前的观察状态和推理结果，选择合适的工具和参数，逐步细化查询，最终生成准确的答案。这种迭代推理的能力，使得DVD能够处理各种复杂的查询任务。
LLM驱动的推理
LLM（大型语言模型）是DVD的核心。它负责推理和规划，根据当前的对话历史和观察结果，选择合适的工具和参数，动态调整推理策略。这意味着，DVD能够像一个人类专家一样，根据用户的需求，灵活地调整其分析策略，从而提供最优质的答案。
根据任务需求，灵活组合和使用不同的工具，构建多步骤的工具使用链，解决复杂的查询任务。例如，当用户需要了解一个视频中的某个特定事件的详细信息时，DVD可以首先使用全局浏览工具，了解视频的整体内容，然后使用片段搜索工具，定位到可能包含该事件的视频片段，最后使用帧检查工具，深入到该片段的每一帧，提取最详细的信息。
Deep Video Discovery的应用场景
Deep Video Discovery的应用场景非常广泛，几乎涵盖了所有需要处理视频内容的领域。以下是几个典型的应用场景：
教育领域
在线教育平台可以利用DVD分析长视频课程，帮助学生快速定位到课程中特定知识点或章节。这可以极大地提高学生的学习效率，使得学生能够更加专注于自己需要学习的内容。
例如，当学生在学习一门复杂的数学课程时，可以使用DVD快速找到讲解某个特定公式的视频片段。这可以节省学生大量的时间，使得学生能够更加专注于理解公式的原理和应用。
体育赛事分析
体育赛事分析师可以利用DVD分析比赛视频，快速提取关键事件，例如进球、犯规等。这可以帮助分析师更好地了解比赛的进程，从而为制定战术提供依据。
例如，当分析师需要了解一个足球比赛中的所有进球瞬间时，可以使用DVD快速定位到这些瞬间，并分析进球的原因和方式。这可以帮助分析师更好地了解比赛的进攻和防守策略。
视频监控
在安防监控系统中，DVD可以实时分析监控视频，快速识别异常行为或事件，例如入室盗窃、暴力袭击等。这可以帮助安保人员及时发现并处理安全隐患，从而保障人民群众的生命财产安全。
例如，当监控系统检测到有人在银行门口徘徊时，可以使用DVD分析该人的行为，判断其是否可能进行犯罪活动。这可以帮助安保人员及时采取行动，防止犯罪事件的发生。
影视制作
影视后期制作团队可以利用DVD分析拍摄素材，快速找到所需镜头，例如特定场景、特定演员的表演等。这可以极大地提高后期制作的效率，缩短制作周期。
例如，当后期制作团队需要找到一个特定演员在特定场景中的表演时，可以使用DVD快速定位到该镜头，并进行剪辑和处理。这可以节省后期制作团队大量的时间和精力。
企业会议记录
企业可以利用DVD分析会议视频，快速提取会议要点和关键决策。这可以帮助企业更好地了解会议的内容，从而为后续的工作提供指导。
例如，当企业需要了解一个重要的战略会议的内容时，可以使用DVD快速提取会议的要点和关键决策。这可以帮助企业更好地了解战略方向，从而为后续的工作提供指导。
结论
Deep Video Discovery是微软在人工智能视频理解领域的一次重要尝试。其多粒度视频理解、自主搜索与推理、高效信息检索、长视频理解和灵活的工具使用等功能，为视频内容分析带来了全新的可能性。随着技术的不断发展，Deep Video Discovery有望在教育、体育、安防、影视制作等领域发挥更大的作用，为人们的生活和工作带来更多的便利。
Deep Video Discovery的出现，不仅仅是一个技术上的突破，更是对未来视频内容处理方式的一种全新探索。它预示着，未来的视频内容分析将更加智能化、自动化，用户将能够更加轻松地获取视频中的信息，从而更好地利用视频内容。
项目地址
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2505.18079
