[논문리뷰] EmoVid: A Multimodal Emotion Video Dataset for Emotion-Centric Video Understanding and Generation

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저자: Zongyang Qiu, Bingyuan Wang, Xingbei Chen, Yingqing He, Zeyu Wang

핵심 연구 목표

기존 비디오 생성 시스템이 감성적 차원을 소홀히 다루고 특히 스타일화되거나 비현실적인 콘텐츠에서 감정 이해와 생성 간의 격차가 크다는 문제를 해결하고자 합니다. 감정 중심의 비디오 이해 및 생성을 위한 멀티모달 감정 비디오 데이터셋 EmoVid 를 구축하고, 이를 통해 감성 표현이 강화된 비디오 생성 기술의 발전을 목표로 합니다.

핵심 방법론

22,758개의 비디오 클립 으로 구성된 EmoVid 데이터셋 은 카툰 애니메이션, 영화 클립, 애니메이션 스티커 등 세 가지 유형의 콘텐츠를 포함합니다. 각 비디오는 Mikels의 8가지 감정 범주 , 밝기, 색채, 색조 와 같은 시각적 속성, 그리고 VLM(Vision-Language Model)이 생성한 텍스트 캡션 으로 어노테이션되었습니다. 확장 가능한 어노테이션을 위해 NVILA-Lite-2B VLM 을 파인튜닝하여 인간 어노테이션과 유사한 품질을 달성했으며, 이를 통해 감정-조건부 비디오 생성을 위한 Wan2.1 모델 을 텍스트-비디오(T2V) 및 이미지-비디오(I2V) 작업에 파인튜닝했습니다.

주요 결과

EmoVid 데이터셋 을 기반으로 파인튜닝된 Wan2.1 모델 은 감정 표현 능력에서显著한 향상을 보였습니다. T2V 작업에서 baseline 대비 EA-8cls(8개 감정 분류 정확도) 48.33% 를 달성했으며, I2V 작업에서는 EA-8cls 76.25% 로 경쟁 모델들을 능가했습니다. 사용자 연구 결과, 감정 표현 측면에서 66.2%의 Top-1 선호도 를 기록하며 파인튜닝된 모델이 감정 정확도와 시각적 품질 모두에서 우수함이 입증되었습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

EmoVid 는 스타일화된 미디어 콘텐츠에서 감정 인지 비디오 이해 및 생성을 위한 중요한 벤치마크와 자원을 제공합니다. Diffusion model 을 감정 데이터로 파인튜닝하는 접근 방식은 생성 모델의 감성 표현 능력 을 효과적으로 향상시킬 수 있으며, 이는 감정 기반 아바타 생성, 소셜 미디어 콘텐츠 제작, 감성적 비디오 편집 등 다양한 실용적 AI 애플리케이션에 직접적으로 활용될 수 있습니다. 또한, 데이터셋의 멀티모달(비디오, 오디오, 텍스트) 특성 은 향후 더욱 통합적인 감성 AI 모델 개발의 가능성을 열어줍니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.