इस शोधपत्र में, हम एक नया डेटासेट, मल्टीक्लिप-बेंच, प्रस्तुत करते हैं, जिसमें बहु-शॉट परिदृश्यों के लिए अनुकूलित सघन विवरण और निर्देश-आधारित प्रश्न-उत्तर युग्म शामिल हैं, ताकि बहु-शॉट परिदृश्यों (विभिन्न कैमरा कोण या दृश्य परिवर्तन वाली वीडियो क्लिप) में मौजूदा वीडियो लार्ज लैंग्वेज मॉडल (वीडियोएलएलएम) के सामने आने वाली चुनौतियों का समाधान किया जा सके। हम इस समस्या का विश्लेषण करते हैं कि मौजूदा मॉडल वस्तु सूचना को अपूर्ण रूप से एनकोड करते हैं, और एक नया मॉडल, आईपीफॉर्मर-वीडियोएलएलएम, प्रस्तावित करते हैं, जो एक कुशल ध्यान-आधारित संयोजन के माध्यम से वस्तु-स्तरीय विशेषताओं को इंस्टेंस प्रॉम्प्ट के रूप में इंजेक्ट करता है। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि प्रस्तावित डेटासेट और मॉडल बहु-दृश्य वीडियो समझ में उल्लेखनीय सुधार करते हैं और विभिन्न वीडियो बेंचमार्क पर विशिष्ट लाभ प्रदान करते हैं।