多场景文生视频的时间对齐字幕 | 文生视频(T2V)模型可以在文本提示的条件下生成高质量的视频。这些 T2V 模型通常产生单场景视频片段,描述执行特定动作的实体(比如,一只小熊猫爬树)。然而,生成多场景视频是非常重要的,因为它们在现实世界中无处不在(比如,一只小熊猫爬上树,然后睡在树顶上)。
Bard 模型,Meta 在开源大模型的路上一骑绝尘,继两个月前开源 LLaMA 大模型之后,再次于 5 月 9 日开源了一个新的 AI 模型——ImageBind(https://github.com/facebookresearch/ImageBind),短短一天时间,收获了 1.6k 个 Star。
系统性评估:通过对不同合成描述格式在多模态基础模型上的效果进行系统性评估,研究者能够明确不同描述格式对模型性能的影响,从而指导未来的图像-文本数据生成策略。 研究结果显示,合成描述在提升图像-文本对齐和模型性能方面具有显著优势,尤其是在与Alt文本结合使用时,能够实现更优的性能。 实验设计与结果分析 本研究采用...
亚马逊提出大规模视频语言对齐方法 | 传统的视频语言对齐方法存在两大局限。首先,这些方法无法捕捉短程和长程时间的依赖性,它们通常采用复杂的分层深度网络架构,很难与现有的预训练图像-文本基础模型集成。 为了有效解决这一局限性,亚马逊研究团队提出了大规模视频语言对齐方法 VidLA,采用了简单的网络架构,并使用一组以分...
MM-SP也很高效,在纯文本设置中比环形序列并行快2.1倍-5.7倍,比威震天LM快1.1倍-1.4倍。此外,它与拥抱脸Transformers无缝集成。对于模型训练,我们提出了一个五阶段流水线,包括对齐、预训练、上下文扩展和长短联合监督微调。关于数据集,我们精心构建了大规模的视觉语言预训练数据集和长视频教学后续数据集,以支持我们的...
哈工大、清华新研究:用文生图提升文生视频 | 文本到图像扩散模型(T2I)在创建逼真、美观的图像方面已经展现出强大能力。相反,由于训练视频的质量和数量不足,文本到视频扩散模型(T2V)在帧质量和文本对齐方面仍然远远落后。 来自哈尔滨工业大学、清华大学的研究团队提出了一种无需训练、即插即用的方法——VideoElevator...
通过使用 Vript,他们探索了三种训练范式,使更多文本与视频模态对齐,而不是片段-字幕对齐。这使得 Vriptor 成为开源模型中的SOTA视频字幕模型,其性能可与 GPT-4V 相媲美。Vriptor 也是一个功能强大的模型,能够为长视频端到端生成密集而详细的字幕。此外,他们还提出了 Vript-Hard,这是一个由三个视频理解任务组成...