“ 当前人工智能多模态大模型对于视频的理解还远远不足，为了促进领域对视频语言的研究，我们需要有一个更加全面和动态的评测框架。 ”现有的视频语言评测基准通常依靠纯人工标注，成本高昂且难以扩展。尤其是当研究者越来越重视评测多模态模型的视频理解能力时，传统方法长视频（比如小时级别的视频）的标注工作更是昂贵且繁琐。这给学术界
多模态大语言模型 长视频理解 MLLM在特定视觉问题中的应用 3. InternVideo2.5:长且丰富的上下文建模 3.1 视频长度自适应的令牌表示 3.2 通过任务偏好优化增强多模态上下文中的视觉精度 3.3 多模态上下文建模的训练视频语料库 3.4 渐进式多阶段训练 4. 实验 4.1 视频理解 4.2 特定视觉任务 4.3 消融研究 5. 结论 ...
我们提出了MVBench,由20项单帧无法有效解决的视频任务组成,用于全面评测现有多模态模型的视频理解能力。基于对已有视频多模态模型的缺陷分析,我们提出了更强大的基线模型VideoChat2,其不仅在MVBench上取得15个任务的领先,更在流行的视频问答、对话、推理数据集上取得有竞争力的性能。所有的代码、模型权重、训练数据、评...
视频多模态检索在蚂蚁内部有着广泛的应用。视频多模态检索具体包括两个方向,一个是视频-文本的语义检索,另外一个是视频-视频的同源检索。 视频-文本的语义检索方向旨在通过文本检索与其语义相近的视频,其检索文本未必在检索到的视频描述中直接出现,但检索视频的内容...
通过对视频中的图像进行特征提取和分析,可以实现对视频中的物体、人物和场景等进行识别和分析。例如,可以通过人脸识别技术实现对视频中人物身份的识别,通过场景识别技术实现对视频中场景类型的识别。 音频信息是多模态视频分析中另一个重要的信息源。音频信息主要包括声音、音乐和语音等内容。通过对视频中的声音进行提取...
2.1.3. 多模态：2024 或将实现“视频生成”突破 建议中有两条关注了文本以外的交互方式，分别是“更好的语音模式” 和“视频（video）”，这代表了对于文本以外形态产品的渴求，我们认为 视频生成对应的市场空间广阔，2024 年有望取得突破，核心观察变量在于产品形态的迭代和数据量的提升。2.1.3.1. AI 产品...
视频多模态大模型(LMMs)的发展受限于从网络获取大量高质量视频数据。为解决这一问题,我们提出了一种替代方法,创建一个专为视频指令跟随任务设计的高质量合成数据集,名为 LLaVA-Video-178K。 该数据集包含详细的视频的描述、开放式问答(QA)、和多项选择题。通过在该数据集和现有的视觉指令微调数据上训练模型,我们...
研究团队开发的VF-EVAL基准测试引入了四项任务，全面评估多模态大语言模型对AIGC视频的理解能力：一是连贯性验证，检测AIGC视频与其生成提示之间的不匹配，并提供更合适的视频生成提示；二是错误感知，识别视频中是否存在错误；三是错误类型检测，识别AIGC视频中可能出现的具体错误类型；四是推理评估，展示对AIGC视频的...
在数字时代，视频已经成为一种主要的内容形式。但是理解和解释视频内容是一项复杂的任务，不仅需要视觉和听觉信号的整合，还需要处理上下文的时间序列的能力。本文将重点介绍称为video - llama的多模态框架。Video-LLaMA旨在使LLM能够理解视频中的视觉和听觉内容。论文设计了两个分支，即视觉语言分支和音频语言分支，分别将...
由此,我们提出了一种既学习了图文预训练知识,又有效利用多模态标签引导视觉 - 文本对齐的视频检索模型:TABLE(TAgging Before aLignmEnt)。 TABLE 模型在四个视频 - 文本检索的公开数据集上取得了 SOTA 的效果,相关研究已经被 AAAI 2023 录用。 TABLE 的优势 ...