0.8BのVLMで始めるリアルタイム動画解析VLM

https://machine-learning15minutes.connpass.com/event/401182/

1. 0.8BのVLMで始める リアルタイム動画解析VLM 2026/08/29
2. 自己紹介
3. 自己紹介 Yusuke X: @yusuke_post
4. 自己紹介 修士までAIの研究してた AIエンジニア スタートアップ属性
5. 個人ミッション
6. 個人ミッション 建設・製造・ インフラ・物流・農業 日本産業の現場を マルチモーダルAIでDXする テキスト・音声・ 動画・画像 効率化・安全・教育 ・技能継承
7. 個人の活動 AIに関する実験をして発信してます。 フィジカルAI 動画解析AIの開発 起業コミュニティ参加 SO-101を用いた模倣学習 オープンウェイトのVLMを 産業のオープンデータを使って自分でベンチマーク KERNELメンバー・TSG MAKERS-LABの参加
8. 研究してました 修士では研究してたりしました。 VIMA: General Robot Manipulation with Multimodal Prompts こちらのベンチマークを用いて研究してたりしました。（これは自分の研究ではないです。）
9. WHY
10. 今回は、個人でやってる工作を 紹介するだけの回です。
11. 暖かく見守っていただけると 助かります。
12. 動画解析したのポストが1.1kいいね
13. ポストの動画
14. やること
15. 小さめのVLMで 一人称視点の動画を解析させる
16. なんで？
17. なんでやるの？ 暇だから？ 面白そうだから？
18. なんでやるの？ ちょっと違います
19. なんでやるの？ 社会的な意義
20. なんでやるの？ 手順の抜け・順序違い・危険な工具操作 → 人身事故／品質不良／ライン停止
21. なんでやるの？ エッジAI・ ローカルVLM
22. なんでエッジAI? 現場映像はクラウドに出せない（機密・個人情報） 記録を後で見るのでは損失は防げない。作業中の本人・ 監督者に即通知したい → オフライン前提 → 2Bクラス、できればもっと小さく
23. エッジVLMで、 一人称視点の外の環境を リアルタイムで 分析し続けたい
24. ※重要 フィジカルAIにつながるから
25. 一人称の動画解析はロボットにとって、とても大事 https://humanego-ai.github.io/
26. WHAT
27. 動画解析って何？
28. わからないです。
29. 画像フレームではなく 動画として理解し、 タイムスタンプを入力or出力する
30. ？ ？ 画像フレームではなく 動画として理解し、 タイムスタンプを入力or出力する
31. 本LTにおける”動画解析”の定義 画像フレームの連続性を VLMが理解しないと 動画解析とは言えないよね
32. VLMの仕組み https://llava-vl.github.io/
33. VLMの仕組み あれ、動画は？
34. VLMが画像フレームの連続性を理解させる方法（一例） TimeLens: Rethinking Video Temporal Grounding with Multimodal LLMs
35. VLMが画像フレームの連続性を理解させる方法（一例） TimeLens: Rethinking Video Temporal Grounding with Multimodal LLMs
36. TimeLens: Rethinking Video Temporal Grounding with Multimodal LLMs 画像フレーム単体ではなくて、 画像フレームの連続性を理解させないと動画 解析とは言えないよね （自論）
37. なんのタスク？ 入出力は？
38. タスク定義：VTG（Video Temporal Grounding） https://www.researchgate.net/figure/ Examples-of-temporal-video-groundingThe-goal-of-temporal-video-grounding-isto-localize_fig1_385750391
39. VTG（Video Temporal Grounding）具体例 https://huggingface.co/NemoStation/Marlin-2B
40. 評価指標：tIoU 正解区間と予測区間の重なり（0〜1）
41. やったこと ２つ
42. ①ベンチマーク ②VLMのFT
43. ①ベンチマーク
44. モデル：Marlin-2B Qwen系ベース、タイムスタンプ出力に特化して学習されたモデル。find関数にイベン トを渡す形。SFT + SimPOで学習済み
45. 産業向け一人称データ https://huggingface.co/datasets/builddotai/Egocentric-10K Egocentric-10k（インドの工場、頭部カメラ）を使用
46. 産業向け一人称データ https://huggingface.co/datasets/builddotai/Egocentric-10K Egocentric-10k（インドの工場、頭部カメラ）を使用
47. アノテーション 自作アノテーションツール
48. ベンチマーク結果 結論：タイムスタンプを出すことに特化していないと難しい、、
49. ②VLMのFT
50. 次の課題 ①区間を2つ以上出したい ②いろんなデータに対応したい ③そもそもリアルタイムで動かしたい
51. 自分で学習させるしかないね、 アーキテクチャも考えたいね
52. 解析し続けたい、、、 小さいモデルで、エッジデバイスで、 数分間の動画を入れて、数秒以内に答えるのっ て、難しいのでは？
53. リアルタイム解析アーキテクチャ 長い文脈を動画のまま持つのは非現実的 → 過去30秒はテキスト要約、直近は動画で入力 参照：Memory-efficient Streaming VideoLLMs for Real-time Procedural Video Understanding（arXiv:2504.13915） Meta Reality Labs FAIR, Meta, National University of Singapore
54. リアルタイム解析アーキテクチャ 長い文脈を動画のまま持つのは非現実的 → 過去30秒はテキスト要約、直近は動画で入力 テキスト: 1分 直近動画: 20秒 参照：Memory-efficient Streaming VideoLLMs for Real-time Procedural Video Understanding（arXiv:2504.13915） Meta Reality Labs FAIR, Meta, National University of Singapore
55. リアルタイム解析アーキテクチャ 長い文脈を動画のまま持つのは非現実的 → 過去30秒はテキスト要約、直近は動画で入力 タイムスタンプ テキスト: 1分 直近動画: 20秒 参照：Memory-efficient Streaming VideoLLMs for Real-time Procedural Video Understanding（arXiv:2504.13915） Meta Reality Labs FAIR, Meta, National University of Singapore
56. 学習設計 Qwen３.5 0.8B/ タイムスタンプ＋その時のアクションを出力させる学習。Visionエンコーダは凍 結。LoRA。4bit量子化
57. 学習データ Ego4D 試しに20時間分くらい
58. 結果
59. わかったこと・課題 データ 数十時間では全く足りない、1000~10000時間分くらい は必要そう 速度 FTTFは1秒超えない 10秒の動画を10秒以内に解析することは可能 精度 zeroshotでイベントを当てることは可能、タイムスタン プが課題
60. クロージング
61. 振り返り・反省
62. GPU 時間 がない。 学習データ
63. 解決策 GPU: SaaS使う 時間: 仕事してる時も学習・改善 させる
64. これから データは？
65. 良さそうなデータが発表された https://egosuite100k.lightwheel.ai/
66. ロボットの学習に適したデータセットになっている
67. 学習・改善はClaude Codeに 手伝ってもらった →Opus5は微妙、Fableは良さそう
68. GPU 時間 解決 学習データ
69. コードは公開してます！ https://github.com/ shure-dev/small-vlmsop-check