视频语义检索怎么回事

Twelve Labs 这一类“视频语义检索模型”在做什么？

1.. 先把视频拆成一堆“可啃的小块”

典型做法：

1. 时间上采样
  - 把长视频按时间切片，比如每 1～2 秒抽一小段（多帧）。
  - 对语音部分做 VAD（Voice Activity Detection），把“有人说话”的片段切出来。
2. 空间上预处理
  - 对每一小段选几帧关键帧，送进图像 / 视频编码器（Vision Transformer、时序 Transformer 或 3D CNN ）。
  - 对画面中的人脸、文字（OCR）、UI 元素（按钮、输入框、对话框）做额外检测，这些将作为后面高权重信号。

结果：原本一个一个 MP4，变成了很多“时间片段”，每个片段里有：

- 若干帧图像
- 对应的音频片段
- 可能还有屏幕上的文本 / UI 结构

2. 把“谁在说话 / 谁出现在画面里”变成向量

这里其实就是多模态联合编码，套路非常 CLIP-ish：

1. 视觉侧
  - 用预训练视觉编码器（ViT + 时序模块）把每个时间片段编码成一个向量v。
  - 如果要知道“谁”，会叠加一个人脸识别模型，把同一个人跨帧对齐；对于 PPT 页、logo 等，会用专门的 OCR + layout 识别。
2. 音频侧
  - 语音 → ASR 得到文本；再用文本编码器（类似 BERT / LLM embedding）得到语义向量。
  - 同时保留说话人 embedding（speaker embedding），标记“哪个人”在说话。
3. 文本侧（字幕、PPT 内容）
  - 把字幕、屏幕上的文字、PPT OCR 出来的文本，统统丢给同一个文本编码器，得到向量。
4. 多模态融合
  - 常见做法：把同一时间片段的视觉向量、音频文本向量和屏幕文本向量拼在一起，用一个小 Transformer 做融合，得到一个统一的视频片段 embedding 。
  - 这一步是“统一向量空间”的关键：所有模态都映射到同一个 d 维空间里，语义对齐。

这时，每几秒视频就变成一个向量，可以把它看成一颗“视频 token”。

3. 训练：让“查询”和“片段向量”在同一语义空间对齐

怎么做到“自然语言一问，就能在长视频里精确跳到某一片段”？

1. 构造正负样本（对比学习）
  - 正样本：用户查询（或人工写的描述） ↔ 真正相关的视频片段。
  - 负样本：同一个 batch 里其他不相关片段统统当负例。
  - loss 就是 CLIP 那套 InfoNCE：让相关的 query–clip 距离更近，不相关的更远。
2. 训练查询编码器
  - 再搞一个文本编码器 $Eq(query)E_q(\text{query})$ ，把自然语言检索语句编码成向量 $q$ 。
  - 训练时，强迫 $q$ 靠近正确片段的 $z^+$ ，远离同批里的其他 $z^-$ 。
3. 无监督 / 弱监督增强
  - 对于没有人工标 query 的视频，可以用标题、描述、章节标题、自动摘要等粗粒度文本作为弱监督，使得整段视频的 embedding 跟这些文本对齐。
  - 再加上一些“自监督任务”：例如预测下一片段、判断两个片段是否相邻、是否同一场景等等，让模型对时间结构更敏感。

训练完之后就得到：

一个统一空间：自然语言 query 向量和“几秒钟的视频片段向量”可以直接算相似度。

4. 语义在系统里是怎么用的？

有了那串视频语义向量：

1. 检索
  - 用户问：“主持人第一次提到价格折扣是哪一段？”
  - 把 query 编成 $q$ ，在所有 $z_i$ 里算相似度，top-k 就是候选片段，直接 seek 到对应时间位置播放。
  - 这就是“可检索的视频 token”。
2. 自动摘要 / 分章节
  - 用这些片段向量做聚类：相似 $z_i$ 合并成“主题段落”。
  - 每个簇再送进 LLM 总结，就变成“这一分钟大概在讲什么”。
  - 拼起来就是自动生成的大纲 / 章节标题。
3. 时间轴上的“语义字幕条”
  - UI 上可以把每个片段的主题、主要人物、动作用文字标出来，让用户在时间轴上“按含义快进”——这就是你那句“加一层语义字幕”的产品形态。

小结

像 Twelve Labs 这一类的视频理解系统，做的事情大致是：先把长视频切成一小段一小段，每一段同时看画面、听声音、读字幕和屏幕上的文字，再用一个多模态编码器把这些信息“压”成一个向量。可以把这个向量理解成几秒钟视频的“语义指纹”：谁在说话、画面上是谁、在做什么动作、PPT 翻到哪一页，都被揉进了这一串数字里。整条视频就变成了一串这样的“视频 token”，后端只要拿自然语言问题来跟它们对比相似度，就能做检索、分章节甚至自动生成摘要。