When and What: Diffusion-Grounded VideoLLM with Entity Aware Segmentation — 長時間動画理解の鍵は「いつ」と「何」にある

長時間動画を本当に「理解」するには

長い動画を見終えるまでに、私たちは心の中で「いつ」が重要で、「何」が起きたのかを自然に整理しています。これを機械に求めると、大きな壁にあたります。動画はフレームが膨大で、出来事は散らばり、登場する人物やモノ（エンティティ）は時間とともに動き、見え方も変わるからです。タイトルが示す「When and What: Diffusion-Grounded VideoLLM with Entity Aware Segmentation」は、まさにこの二つの要素—時間的な『いつ』と対象の『何』—を両輪として扱い、長時間動画をより確からしく理解する発想を掲げています。

Why: 長い動画で起きがちな3つの問題

情報の希釈：重要な瞬間が埋もれやすい。
言語–画素ギャップ：言葉での問いに対し、どの画素・どの時間を根拠にすべきかが曖昧。
エンティティの一貫性：同じ人物・物体を時間を越えて同一視するのが難しい。

この研究が目指す方向性は、動画のどこを読むべきか（When）を見極め、何を指しているのか（What）を画素レベルで根拠付けし、言語モデル（VideoLLM）に渡すことです。

What: 拡散モデルで「根拠」を作る、エンティティで「意味」を保つ

キーワードは「Diffusion-Grounded」と「Entity Aware Segmentation」。前者は拡散モデル（Diffusion）を根拠付けに活用し、後者は人物や物体といったエンティティをセグメンテーションで一貫して追跡・識別する方針です。

When（いつ）を絞る：拡散モデルの生成過程やスコアを活用し、時間的に顕著な区間やショット境界、出来事の候補を抽出。LLMに全フレームを丸投げせず、要点区間を優先的に読む流れを作ります。
What（何）を指すか：エンティティ指向のセグメンテーション（Entity Aware Segmentation）により、同じ人物や物体をID付きで追跡し、マスクとして切り出します。これにより、説明時に「誰（何）が、どこで、何をした」を画素レベルの根拠で示せます。
LLMへの橋渡し：抽出した区間とエンティティ情報を、圧縮した視覚トークンとともにVideoLLMへ。プロンプトには時間レンジやエンティティ名（または役割）を組み込み、質問に対して該当部分を参照しやすくします。

How: パイプラインのイメージ

軽量サンプリング：長時間動画を低FPSで粗取りし、ストリームを整理。
拡散グラウンディング：拡散モデルで顕著区間を抽出し、候補セグメントを作成。
エンティティ分解：各セグメントで人物・物体をマスク化し、IDを保ったまま追跡。
階層メモリ化：セグメントごとに要約し、時間順・エンティティ順の二軸で整理。
質問指向の読解：ユーザの問いに応じて、関連セグメント＋エンティティの根拠を束ね、VideoLLMで回答・要約・字幕生成などを実行（根拠のタイムスタンプとマスクを提示）。

学習と評価の一般的な考え方

こうしたシステムでは、QA・要約・キャプション・時間定位など複数タスクの指示データを活用し、映像と言語の整合を鍛えます。拡散グラウンディングとエンティティ追跡は、擬似ラベルや弱教師ありでブートストラップする戦略も考えられます。評価は、時間的一致（いつが正しいか）、エンティティ追跡の一貫性（例：ID一致の指標）、回答の正確さ・根拠の妥当性（ユーザが根拠を視認できるか）といった複数軸で行うのが自然です。

なぜ拡散モデルなのか

拡散モデルは生成過程で多様な仮説を探索し、スコアで不確実性を扱えるため、動画の「どこが重要か」を見積もる際に有用です。注意ヒートマップだけに頼るより、局所的で画素的な根拠が得られ、後段のLLMが参照すべき領域・時間を明示しやすくなります。結果として、回答に「この時間帯・この対象が根拠です」と説明可能性が付与され、ユーザ側の納得感が高まります。

使いどころ：人がうれしい“根拠つき”の理解

教育・研修：長い講義動画を「どの時間・どの概念」に紐付けて要約し、巻き戻しなしで復習。
スポーツ解析：得点や失点の直前後にフォーカスし、関与エンティティ（選手・ボール）の動きを可視化。
会議・顧客サポート：論点の発生区間を自動特定し、発言者／資料領域を根拠として提示。
製造・監視：異常の予兆区間と関与機器をハイライトし、原因究明の時間を短縮。

実装のヒントと運用の注意

計算資源とストレージ：長時間動画は重いので、先に時間的サンプリングと圧縮で軽量化。
セグメント先行：全フレーム入力ではなく、まず「When」を絞る戦略がコストと精度の両面で有効。
評価設計：時間定位（いつ）、エンティティ一貫性（誰・何）、回答妥当性（なにを言ったか）を分けて測る。
ヒューマン・イン・ザ・ループ：根拠（タイムレンジとマスク）を人が確認できるUIを併設すると、現場導入が進みやすい。
倫理・プライバシー：顔や個人情報が映る場合はマスク処理やアクセス制御を徹底。

まとめ：「いつ」と「何」を分けて、最後に束ねる

長時間動画理解の難しさは、情報の多さだけではなく、正しい「場所と時間」にたどり着けるかにあります。拡散モデルで時間的・画素的な根拠（Whenの絞り込み）を得て、エンティティセグメンテーションで対象の意味（Whatの同一性）を保つ。そのうえでVideoLLMに渡すと、回答が人に説明しやすく、再現性のある振る舞いになります。現場が求めるのは、ただ当たるAIではなく、なぜそう言えるのかが示せるAIです。本稿のキーワードは、その実現に向けた実践的な合言葉になるはずです。

学習と実装の助けになる書籍

ゼロから作るDeep Learning 3 フレームワーク編：モデルの構成要素を自作しながら、長時間動画向けの前処理・メモリ設計にも応用が利く実装力を養えます。
ゼロから作るDeep Learning 2 自然言語処理編：VideoLLMの言語側を強化し、質問応答や要約の品質を土台から高めるのに役立ちます。