Deep Video Discovery翻译站点

一、什么是 Deep Video Discovery

Deep Video Discovery（DVD）是一种针对长视频理解的新型智能代理框架，由微软亚洲研究院与中科大联合开发，发表于2025年5月，并开源于 GitHub（深度研究风格的智能 QA 代理）。它专注于解析数小时长的视频，通过拆分片段、构建多粒度视频数据库、结合工具调用与 LLM 推理策略，实现视频内容深度理解与问答能力。

简而言之，DVD 能自主选择视频段落、调用检索工具、一步步构建答案，远超传统单纯依赖视觉语言模型的问答系统。

二、背景与设计动因

长视频（如会议记录、讲座、电影）内容复杂，包含海量视觉与语义变化，直接用 LLM+VLM 处理易出现上下文忽略和推理盲区，尤其对于时长超过一小时的内容。为此：

• DVD 通过多粒度数据库支持片段级检索；

• 用工具集代替固定流程，实现自主式策略推理；

• 借助 LLM 规划探索路径，实现灵活问答能力；

这样既保持长上下文的覆盖度，又增强结构化回答过程。

三、模型结构与系统组成

多粒度视频数据库

将长视频切分为多种粒度（如帧、段落、章节）形式，并提取视觉特征与文本元数据，构成Docker化数据库，支持工具快速检索目标位置。

工具集设计

DVD 具备一组“检索工具”：可在数据库上执行关键词查找、语义相似匹配、时间段定位等操作，是超越固定流程的关键。

智能代理规划

核心由 LLM 构成，模型根据问题调用工具、调整参数、筛选结果，后续再调用工具或直接回答，实现动态规划闭环。

四、关键技术亮点

• 自主式工具调度：无需人工设计的流程，DVD 可灵活规划检索顺序；

• LLM 拆解与重构能力：对复杂长视频问题，DVD 会多阶段拆解与迭代推理；

• 连续性优化：通过工具调用缓存和上下文追踪，防止片段跳跃导致信息缺失。

五、评测指标与实验结果

DVD 在多个长视频理解 benchmark 上取得 SOTA 表现：

• LVBench：103个长视频 + 1549个选择题，DVD 在，该 benchmark 中显著领先先前 SOTA 方法；

• LongVideoBench（900–3600秒区间，564问题）和 VideoMME（30–60分钟视频）中 DVD 均表现优异；

• EgoSchema（500个视频+问答）同样实现较好效果。

这些结果表明 DVD 的多段检索与工具驱动推理对理解长视频高度有效。

六、实际应用场景

• 教育视频问答检索：学生或教师可向 DVD 提问，如“第2讲何时讨论回归模型？”DVD可检索并定位具体秒数或章节；

• 会议纪要摘要：输入“本次会议决策事项有哪些？”，DVD会调用工具遍历长段内容，输出结构化摘要；

• 内容审核与索引：媒体平台需检查长视频是否含敏感内容，DVD可定位具体片段供人工复核；

• 研究录像助手：科研录像配合 DVD 使用，能快速检索实验结果、会议讨论等目标内容。

七、开源资源与使用方式

GitHub 上的 DVD 仓库包含代理核心代码，包括：

• 数据预处理（视频切片、特征抽取）

• 工具调用接口（检索组件）

• 智能 Agent 脚本（部署 LLM + PVC）

• 评测代码与数据加载脚本

使用流程：

1. 克隆仓库

2. 准备数据（按文档切片）

3. 安装依赖

4. 运行 DVD agent 输入视频 + 问题

5. 查看工具调用日志与回答结果

八、优势分析与局限

✅ 优势：

• 具备真正的长格式视频理解能力

• 自主式工具调用降低手工流程设计成本

• 在多个 benchmark 上实现 SOTA

⚠️ 限制：

• 视频预处理与数据库构建资源耗费高；

• 对 LLM 和检索特征质量依赖度较高；

• 更复杂实时视频场景尚未探索；

• 工具调用策略仍是黑盒，可解释性有待提升。

九、未来发展方向

建议关注以下扩展方向：

• 工具种类拓展：加入 OCR、音频提取、定时自动标注等；

• 在线学习能力：实现 DVD 持续学习能力；

• 跨视频统计推理：支持跨多视频问答、分析；

• 视频剪辑与摘要自动生成：将问答能力扩展为剪辑助手。

十、常见问题（FAQ）

问：Deep Video Discovery 是否免费？
答：代码和技术报告开源免费，使用需配合 LLM 模型和 GPU。

问：支持上传自定义视频吗？
答：支持，用户需切片并构建数据库后注入代理进行推理。

问：是否支持实时视频流？
答：目前设计为离线模式，不支持实时流媒体；未来可能扩展。

问：需要哪些工具依赖？
答：包括视频处理（ffmpeg）、特征提取模型、LLM 接口及检索系统（如 FAISS）。

问：能用于会议录音视频吗？
答：支持，只要视频有清晰画面或字幕，DVD可定位并回答内容。

问：适合谁使用？
答：AI 研究者、产品经理、企业用户以及需要分析长视频内容的人群十分适用。

十一、总结

Deep Video Discovery 是一个具备工具驱动规划能力的强智能代理，能在数小时尺度视频中精准定位、理解并解答复杂问题。它突破了传统视觉语言模型对于长上下文的视频处理瓶颈，为教育、会议分析、媒体审核等领域提供了新范式。

如果你是 AI 工具使用者，建议从以下路径上手：

1. 阅读 arXiv 论文了解设计细节；

2. 克隆并预处理自有视频数据；

3. 用 DVD agent 进行问答和检索验证；

4. 调整检索粒度与工具策略；

5. 扩展工具库或加入摘要生产能力。

Deep Video Discovery 为长格式视频理解指明了方向，它的工具化路径值得各类应用场景深入探索。如有使用问题或开发建议，欢迎随时讨论！