Çizgi Film Videoları için Anlatı Üretimi: Görev Tanımı, Veri Kümesi ve Modeller

1. Giriş & Görev Tanımı

Bu makale, Anlatı Üretimini tanıtmaktadır. Bu, videolar için bağlamsal, hikayeye katkı sağlayan yorumlar üretmeye odaklanan çok modlu yapay zekada yeni bir görevdir. Geleneksel video altyazılandırması görünür öğeleri tanımlarken, anlatı, hikaye akışını ilerleten ve belirli zaman damgalarında araya girmesi amaçlanan, üst düzey, bağlamdan bilgi alan metin sağlar. Bu görev, anlatıların meta veri değil, video anlatısının ayrılmaz parçaları olması ve genellikle doğrudan görünmeyen bilgileri çıkarması nedeniyle video açıklamasından farklıdır.

Yazarlar, zamansal akıl yürütmenin eklenen karmaşıklığı nedeniyle video tabanlı metin üretimindeki ilerlemenin statik görüntülere göre daha yavaş olduğunu savunmaktadır. Bu çalışma, görevi resmileştirerek ve özel bir veri kümesi sağlayarak bu boşluğu kapatmayı amaçlamaktadır.

2. Peppa Pig Anlatı Veri Kümesi

Araştırmayı kolaylaştırmak için yazarlar, animasyon dizisi Peppa Pig'den alınan yeni bir veri kümesi oluşturdu. Bu seçim, gerçek dünya videosunun karmaşıklıklarından (örn. aydınlatma, örtüşme) ve yetişkin diyaloglarından soyutlanarak, temel metin üretimi tekniklerinin daha temiz bir şekilde değerlendirilmesine olanak tanır.

2.1. Veri Kümesi Toplama & Özellikler

Veri kümesi, ilgili altyazılarıyla eşleştirilmiş video kliplerden oluşur ve bu altyazılar karakter diyaloğu ve anlatıcı satırları olarak bölümlenir. Anlatıcı satırları, doğruluk referansı (ground-truth) anlatıları olarak hizmet eder. Temel özellikler şunları içerir:

• Kaynak: Peppa Pig bölümleri.
• İçerik: Eşleştirilmiş video klipler, diyalog altyazıları ve anlatıcı altyazıları.
• Amaç: Anlatı üretimi modellerini eğitmek ve değerlendirmek için hizalanmış çok modlu veri (görsel, ses, metin) sağlar.

2.2. Veri Formatı & Örnekler

Her veri noktası, bir video klip zaman aralığını, görsel sahneyi (temsili anlık görüntü), karakter diyaloğunu ve hedef anlatı metnini içerir. PDF'deki Şekil 1'de gösterildiği gibi, anlatılar betimleyici (örn. "Bay Dinozor onunla birlikte yatırılmış") veya çıkarımsal/bağlamsal (örn. "Peppa, küçük kardeşi George'a bakmayı sever") olabilir ve bu da görevin karmaşıklığını vurgular.

3. Görev Tanımı & Metodoloji

Temel katkı, anlatı üretiminin birbirine bağlı iki alt göreve resmi olarak ayrıştırılmasıdır.

3.1. İki Aşamalı Görev: Zamanlama & İçerik

Yazarlar net bir ayrım önermektedir:

1. Zamanlama Üretimi: Bir anlatının video zaman çizelgesi içinde ne zaman eklenmesi gerektiğini belirlemek. Bu, doğal molaları veya anlatı yorumunun uygun olacağı anları tanımlamayı içerir.
2. İçerik Üretimi: Bir video parçası ve bağlamı verildiğinde, anlatı metninin ne söylemesi gerektiğini üretmek. Bu, hikaye akışını, karakter ilişkilerini anlamayı ve tamamen görselin ötesinde bilgi çıkarmayı gerektirir.

Bu resmileştirme, zamanlamanın (kurgu) ve içeriğin (senaryo yazımı) genellikle ayrı ancak koordine edilmiş süreçler olduğu animasyon ve film üretim hatlarına karşılık gelir.

3.2. Önerilen Model Mimarileri

Makale, görevi ele alan bir dizi model sunmaktadır. Sağlanan alıntıda özel mimari detaylar kısaltılmış olsa da, yaklaşım muhtemelen şunları içerir:

• Çok Modlu Kodlayıcılar: Görsel özellikleri (video karelerinden) ve metinsel özellikleri (diyalog altyazılarından) işlemek.
• Zamansal Modelleme: Zaman içinde bağlamı yakalamak için sıra modelleri (örn. LSTM'ler, Transformer'lar) kullanmak.
• Çift Kod Çözücü veya Boru Hattı: Anlatı zamanlamasını/bölümlemesini tahmin etmek için bir bileşen ve seçilen bölüme koşullu olarak metin üretmek için bir diğer bileşen.

Eğitim için potansiyel basitleştirilmiş bir amaç fonksiyonu, zamanlama ve içerik kaybını birleştirebilir: $\mathcal{L} = \lambda_{time} \mathcal{L}_{time} + \lambda_{content} \mathcal{L}_{content}$, burada $\mathcal{L}_{content}$ metin üretimi için çapraz entropi kaybı olabilir ve $\mathcal{L}_{time}$ bir regresyon veya sınır tespiti kaybı olabilir.

4. Deneysel Kurulum & Sonuçlar

Modeller, yeni oluşturulan Peppa Pig veri kümesi üzerinde değerlendirilmiştir.

4.1. Değerlendirme Metrikleri

Standart Doğal Dil Üretimi (NLG) metrikleri kullanılmıştır, örneğin:

• BLEU (Bilingual Evaluation Understudy): Referans metinlere karşı n-gram hassasiyetini ölçer.
• ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): N-gram ve kelime dizilerinin hatırlanmasına odaklanır.
• METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering): Eş anlamlılık ve kök bulmayı dikkate alır, insan yargısıyla daha uyumludur.
• CIDEr (Consensus-based Image Description Evaluation): Başlangıçta görsel altyazılandırma için olan bu metrik, TF-IDF ağırlıklandırması yoluyla fikir birliğini ölçer ve yaygın anlatı ifadelerini değerlendirmek için potansiyel olarak kullanışlıdır.

Zamanlama doğruluğu, tahmin edilen ve doğruluk referansı anlatı bölümleri arasındaki Kesişim Üzerine Birleşim (IoU) kullanılarak ölçülebilir.

4.2. Temel Bulgular & Performans

Tam sonuçlar alıntıda yer almasa da, makale muhtemelen şunları göstermektedir:

• Hem görsel hem de diyalog bağlamından yararlanan modeller, yalnızca görsel tabanlı temel modellerden daha iyi performans göstermektedir.
• İki aşamalı yaklaşım (önce zamanlama sonra içerik), zaman damgalı metnin uçtan uca üretimine kıyasla faydalıdır.
• Anlatı üretimi, bağlamsal ve çıkarımsal doğası nedeniyle daha düşük otomatik metrik skorlarına yansıdığı üzere, standart altyazılandırmadan daha zorludur.

5. Teknik Analiz & Çerçeve

Temel İçgörü, Mantıksal Akış, Güçlü & Zayıf Yönler, Uygulanabilir İçgörüler

Temel İçgörü: Makalenin temel atılımı, video anlatısının sadece süslü bir altyazılandırma olmadığını, bir yönetmenlik ve kurgu yapay zeka görevi olduğunu fark etmesidir. Modelin bir hikaye editörü gibi davranmasını, sadece ne söyleneceğine değil, kritik olarak anlatı etkisini en üst düzeye çıkarmak için ne zaman söyleneceğine karar vermesini gerektirir. Bu, onu yoğun video açıklamasının (örn. ActivityNet Captions) işlenmiş yolundan ayırır ve hesaplamalı hikaye anlatımı ve otomatik video kurgusuna daha yakın hizalar.

Mantıksal Akış: Yazarların mantığı takdire şayandır: 1) Gürültülü gerçek dünya görsel anlamlarından kurtulmak için çizgi film verileri (Peppa Pig) kullanarak sorunu izole etmek, 2) Tek parça "anlatı üret" görevini, "zamanlama" (bir kurgu sorunu) ve "içerik" (bir senaryo yazımı sorunu) endüstri standardı boru hattına ayrıştırmak, ve 3) İlerlemeyi ölçmek için bir kıyaslama veri kümesi sağlamak. Bu, etkili yapay zeka araştırması için klasik bir tariftir: tanımla, ayrıştır ve kıyasla.

Güçlü & Zayıf Yönler: Güçlü yan, görev tanımı ve veri kümesi oluşturmadadır—bu gerçekten yeni ve kullanışlı bir niştir. Peppa Pig seçimi soyutlama için zekicedir ama aynı zamanda büyük bir zayıflıktır. Potansiyel bir "çizgi film boşluğu" yaratır; bu stilize, kurala bağlı dünyada eğitilen modeller, canlı aksiyon videosunun karmaşık, belirsiz anlatılarında felaketle başarısız olabilir. Robotikte modellerin simülasyondan gerçek ortama aktarılmasındaki zorluklarda görüldüğü gibi (OpenAI'nin alan rastgeleleştirme araştırmasında tartışıldığı üzere), bu önemsiz bir sıçrama değildir. Ayrıca, makale değerlendirme sorununa işaret eder ancak tam olarak ele almaz. BLEU gibi metriklerin anlatı bütünlüğünü ve niyetini yakalamada kötü olduğu bilinmektedir. Bir anlatının "içgörülü" veya "dramatik olarak iyi zamanlanmış" olup olmadığını nasıl puanlarsınız?

Uygulanabilir İçgörüler: Uygulayıcılar için acil çıkarım, anlatı bileşeni olan video yapay zeka projelerini iki aşamalı bir boru hattı olarak ele almaktır. Sadece videoyu bir metin üreticisine beslemeyin. İlk olarak, "anlatı vuruşlarını" veya "kurgu noktalarını" (zamanlama görevi) tanımlamak için bir model oluşturun veya kullanın. Bu, video özetleme ve öne çıkan an tespiti için bağımsız bir değere sahiptir. İkinci olarak, içerik üreticisi, sadece anlık kareyi değil, hem geçmiş görsel hikayeyi hem de diyaloğu içeren bir bağlam penceresine koşullandırılmalıdır. Araştırmacılar için bir sonraki adımlar açıktır: 1) Daha karmaşık, canlı aksiyon anlatılarına sahip (örn. sitcom'lardan veya belgesellerden) veri kümeleri oluşturarak veya uyarlayarak "çizgi film boşluğu"na saldırmak, ve 2) Büyük dil modellerini (LLM) anlatı kalitesi için yargıç olarak kullanarak, Meta AI ve Anthropic'ten yapılan çalışmalarda referans verildiği gibi diyalog değerlendirmesi gibi alanlarda ivme kazanan bir teknikle, yeni değerlendirme metriklerine öncülük etmek.

Analiz Çerçevesi Örnek Vaka

Senaryo: Bir karakterin bir oyuncak yapmaya çalıştığı eğitici bir çizgi filmden kısa bir klibin analizi.

1. Girdi Bölümleme: 30 saniyelik klibi 5 saniyelik aralıklara bölün. Görsel özellikleri (nesneler: bloklar, hayal kırıklığına uğramış karakter) ve diyaloğu ("Bu uymuyor!") çıkarın.
2. Zamanlama Modülü: Model, 15. saniyede (hayal kırıklığının zirvesi) ve 28. saniyede (başarı anı) yüksek bir "anlatı puanı" tanımlar.
3. Bağlam Penceresi: İlk nokta için, içerik üreticisi 10-20. saniyelerden özellikler ve tüm önceki diyalogları alır.
4. İçerik Üretimi: Bağlama dayalı olarak, anlatıyı üretir: "Sam, parçalar uymuyor gibi göründüğü için hayal kırıklığına uğruyor." İkinci nokta için: "Farklı bir yaklaşım denedikten sonra, Sam nihayet blokların nasıl bağlandığını keşfediyor."
5. Çıktı: Kesin zaman damgaları ve metinleriyle iki anlatı bölümü.

Bu çerçeve, zamanlama (kurgusal) ve içerik (senaryo) kararlarının ayrımını göstermektedir.

6. Gelecekteki Uygulamalar & Araştırma Yönleri

Bu araştırmanın etkileri akademik kıyaslamaların ötesine uzanır:

• Erişilebilirlik: Görme engelliler için daha geniş bir video içeriği yelpazesinde betimleyici anlatıların otomatik üretimi.
• İçerik Oluşturma & Yerelleştirme: Eğitim videoları, belgeseller veya kurumsal eğitim materyalleri için, potansiyel olarak birden fazla dilde, anlatıcı parçalarının hızlı üretimi.
• Etkileşimli Medya & Oyun: Oyuncunun eylemlerine veya izleyicinin anlama seviyesine uyum sağlayan dinamik anlatı.
• Video Özetleme: Sadece eylemleri listelemek yerine olay örgüsü noktalarını vurgulayan anlatı özetleri üretmek.

Temel Araştırma Yönleri:

1. Stilizasyon Boşluğunu Kapatmak: Modelleri çizgi film verilerinden çeşitli, gerçek dünya video türlerine aktarmak için teknikler geliştirmek.
2. Ses & Müzik Dahil Etme: Sağlanan alıntı görsel ve metinsel ipuçlarına odaklanmaktadır. Gelecekteki çalışmalar, anlatının zamanlaması ve duygusal içeriği için güçlü sinyaller olarak ses özelliklerini (ses efektleri, müzik tonu) entegre etmelidir.
3. Kişiselleştirilmiş Anlatı: Farklı yaş gruplarına, kültürel bağlamlara veya ön bilgilere göre uyarlanmış anlatılar üretmek.
4. Açıklanabilir & Kontrol Edilebilir Üretim: İçerik oluşturucuların anlatı stilini (örn. komik, ciddi, gerilimli) yönlendirmesine veya vurgulanacak ana noktaları belirtmesine izin vermek.

7. Kaynaklar

• Papasarantopoulos, N., & Cohen, S. B. (2021). Narration Generation for Cartoon Videos. arXiv preprint arXiv:2101.06803.
• Bernardi, R., et al. (2016). Automatic Description Generation from Images: A Survey of Models, Datasets, and Evaluation Measures. Journal of Artificial Intelligence Research.
• Gatt, A., & Krahmer, E. (2018). Survey of the State of the Art in Natural Language Generation: Core tasks, applications and evaluation. Journal of Artificial Intelligence Research.
• Zhu, J.-Y., et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). (Çizgi film boşluğunu kapatmada ilgili stil transferi kavramları için CycleGAN).
• OpenAI. (2018). Learning Dexterous In-Hand Manipulation. (Simülasyondan gerçeğe aktarım için alan rastgeleleştirmeyi tartışır).
• Meta AI. (2023). Innovations in LLM-based Evaluation for Dialogue and Summarization. (LLM'leri değerlendirici olarak kullanma üzerine).
• Mostafazadeh, N., et al. (2016). A Corpus and Cloze Evaluation for Deeper Understanding of Commonsense Stories. Proceedings of NAACL-HLT.