Caption Fusion By Qwen2.5-32B 结果有问题

问题描述

最近，我们使用了 Qwen2.5-32B 的 Caption Fusion 代码来优化 T2V 的 caption。然而，结果中存在一些问题的 fusion caption。我们将在本文中详细介绍这些问题。

第一步：得到结构化caption

首先，我们使用 skycaption-v1 得到了结构化 caption。结构化 caption 包含了视频中各个对象的详细信息，包括它们的类型、外观、动作、表情、位置等。

{
    "subjects": [
        {
            "TYPES": {
                "type": "Human",
                "sub_type": "Woman"
            },
            "appearance": "The woman is wearing a light blue traditional Chinese dress with a high collar and long sleeves. Her hair is styled in a neat bun.",
            "action": "A woman is seated at a wooden table with a lace tablecloth, surrounded by various objects including a teapot, cups, and decorative vases. She is wearing a light-colored traditional outfit and has her eyes closed, with her hands clasped together in front of her. The background features a wall with a painted landscape and potted plants on either side of the table. As the camera slowly moves to the right, a man enters the scene from the right side, walking towards the woman.",
            "expression": "The individual in the video exhibits a neutral facial expression, characterized by closed eyes and a relaxed mouth, consistently throughout the recording. This expression indicates an absence of fear or intense emotional states.",
            "position": "She is seated at the center of the table, with various objects on the table in front of her.",
            "is_main_subject": true
        },
        {
            "TYPES": {
                "type": "Furniture",
                "sub_type": "Table"
            },
            "appearance": "The table is made of wood with intricate carvings and has a textured tablecloth.",
            "action": "",
            "expression": "",
            "position": "The table is in the center of the room, with the woman seated at it.",
            "is_main_subject": false
        },
        {
            "TYPES": {
                "type": "Furniture",
                "sub_type": "Other"
            },
            "appearance": "There are two vases on the table, one with a narrow neck and a wide base, and the other with a broader base and a narrower neck. Both vases have a blue and white pattern.",
            "action": "",
            "expression": "",
            "position": "The vases are placed on the table in front of the woman.",
            "is_main_subject": false
        },
        {
            "TYPES": {
                "type": "Plant",
                "sub_type": "Other"
            },
            "appearance": "There are two potted plants on the table, one with lush green leaves and the other with slender leaves.",
            "action": "",
            "expression": "",
            "position": "The potted plants are placed on the table in front of the woman.",
            "is_main_subject": false
        },
        {
            "TYPES": {
                "": "Furniture",
                "sub_type": "Chair"
            },
            "appearance": "The chairs have ornate wooden frames and are partially visible in the foreground.",
            "action": "",
            "expression": "",
            "position": "The chairs are positioned around the table, with one chair directly in front of the woman.",
            "is_main_subject": false
        }
    ],
    "shot_type": "medium_shot",
    "shot_angle": "eye_level",
    "shot_position": "front_view",
    "camera_motion": "",
    "environment": "The room has a traditional aesthetic with a large, ornate wooden table, chairs, and potted plants. The walls are adorned with a large, framed painting or tapestry depicting a landscape scene.",
    "lighting": "The lighting in the room is soft and natural, suggesting the presence of a window out of frame."
}

第二步：fusion caption

接下来，我们使用了仓库中的 fusion caption 代码来优化 T2V 的 caption。然而，结果中存在一些问题的 fusion caption。

**Medium shot, eye-level, front view.** 

问题分析

我们发现，50 条结构化 caption 中，有 16 条是这种情况：fusion 后的 caption 只包含了基本的摄影信息（如摄影类型、角度、位置等），而没有包含任何关于对象的信息。这意味着，fusion 后的 caption 并没有保留原始结构化 caption 中的详细信息。

影响

这种问题可能会导致以下影响：

• 信息丢失：fusion 后的 caption 中可能会丢失原始结构化 caption 中的详细信息，这可能会影响后续的处理和分析。
• 不准确的结果：如果 fusion 后的 caption 中包含了错误的信息，可能会导致不准确的结果。

解决方案

为了解决这个问题，我们建议：

• 检查 fusion 代码：检查 fusion 代码是否正确，并且能够保留原始结构化 caption 中的详细信息。
• 优化 fusion 代码：优化 fusion 代码，以确保它能够正确地处理结构化 caption 并保留详细信息。
• 添加错误检查：添加错误检查，以确保 fusion 后的 caption 中不包含任何错误信息。

结论

问题 1：什么是 Caption Fusion？

答案：Caption Fusion 是一个用于优化 T2V 的 caption 的技术。它通过融合结构化 caption 和其他信息来生成更准确和详细的 caption。

问题 2：为什么会出现问题的 fusion caption？

答案：我们发现，50 条结构化 caption 中，有 16 条是这种情况：fusion 后的 caption 只包含了基本的摄影信息，而没有包含任何关于对象的信息。这可能是由于 fusion 代码的错误或不完整导致的。

问题 3：什么是结构化 caption？

答案：结构化 caption 是一个包含了视频中各个对象的详细信息的数据结构。它包括对象的类型、外观、动作、表情、位置等信息。

问题 4：如何检查 fusion 代码？

答案：检查 fusion 代码的方法包括：

• 查看代码:查看 fusion 代码的源代码，确保它正确地处理结构化 caption。
• 测试代码:测试 fusion 代码，确保它能够正确地生成 caption。
• 调试代码:调试 fusion 代码，确保它能够正确地处理结构化 caption。

问题 5：如何优化 fusion 代码？

答案：优化 fusion 代码的方法包括：

• 添加错误检查:添加错误检查，以确保 fusion 后的 caption 中不包含任何错误信息。
• 改进算法:改进 fusion 代码的算法，以确保它能够正确地处理结构化 caption。
• 增加信息:增加 fusion 代码处理的信息量，以确保它能够正确地生成 caption。

问题 6：如何添加错误检查？

答案：添加错误检查的方法包括：

• 检查输入数据:检查输入数据是否正确。
• 检查输出数据:检查输出数据是否正确。
• 添加异常处理:添加异常处理，以确保 fusion 后的 caption 中不包含任何错误信息。

问题 7：如何改进算法？

答案：改进算法的方法包括：

• 使用更好的算法:使用更好的算法，以确保 fusion 代码能够正确地处理结构化 caption。
• 增加信息量:增加 fusion 代码处理的信息量，以确保它能够正确地生成 caption。
• 优化参数:优化 fusion 代码的参数，以确保它能够正确地处理结构化 caption。

问题 8：如何增加信息量？

答案：增加信息量的方法包括：

• 添加更多信息:添加更多信息到结构化 caption 中。
• 使用更好的数据源:使用更好的数据源，以确保 fusion 代码能够正确地处理结构化 caption。
• 优化数据处理:优化数据处理，以确保 fusion 代码能够正确地处理结构化 caption。

问题 9：如何优化参数？

答案：化参数的方法包括：

• 调整参数值:调整参数值，以确保 fusion 代码能够正确地处理结构化 caption。
• 使用更好的参数设置:使用更好的参数设置，以确保 fusion 代码能够正确地处理结构化 caption。
• 优化算法:优化算法，以确保 fusion 代码能够正确地处理结构化 caption。

问题 10：如何解决这个问题？

答案：解决这个问题的方法包括：

• 检查 fusion 代码:检查 fusion 代码是否正确。
• 优化 fusion 代码:优化 fusion 代码，以确保它能够正确地处理结构化 caption。
• 添加错误检查:添加错误检查，以确保 fusion 后的 caption 中不包含任何错误信息。