这些任务从粗粒度到细粒度评估视频-语言模型的理解能力。例如,对于粗粒度理解,文本-视频检索任务评估模型将语言查询与整个视频整体关联的能力(Han et al., 2023)。对于更细粒度的理解能力,视频字幕生成模型需要理解视频的整体和详细内容,然后用简洁的语言描述内容(Abdar et al., 2023)。视频问答中的细粒度理解仍然...
本文是关于综述论文《Video Understanding with Large Language Models: A Survey》的部分介绍。文章调研了将视频理解和大语言模型结合的最新技术,从任务、方法、评价、应用等方面对视频大语言模型进行介绍。本文…
1) 将HERO用于不同的下游任务(视频和语言推理和视频字幕任务),并在VIOLIN和TVC数据集上达到了SOTA的性能; 2) 采用不同的视频类型:单频道视频(仅限视频)和多频道视频(视频+字幕),并在DiDeMo和MSR-VTT数据集上达到了SOTA性能。 ▊3. 方法 3.1 Model Architecture HERO的模型架构如上图所示,它以视频片段的帧和...
之前也提到,目前的视觉-语言多模态大模型,结构上基本遵循了视觉编码器、Projector或者Connector和LLM,但是也介绍过一下例外的结构,比如SOLO、EVE,这些视觉语言大模型就没有显式的视觉Encoder,和Fuyu-8B一样,视觉输入经过Patchify之后和文本Embedding连接,然后作为LLM的输入。 今天再来介绍一个Encoder-Free的视频-语言多模...
VideoLLaMA2是一个旨在提升视频大语言模型(Video-LLM)时空建模和音频理解能力的项目。该模型集成了一个专门设计的时空卷积((Spatial-Temporal Convolution,STC)连接器,有效捕捉视频数据中的复杂时空动态。此外,通过联合训练,模型还集成了音频分支,增强了多模态理解能力。
该模型建立在 VQ-VAE 框架内的 SOTA 视频 tokenizer——MAGVIT 基础上。基于此，研究者提出了两种新技术：1）一种新颖的无查找（lookup-free）量化方法，使得大量词汇的学习成为可能，以提高语言模型的生成质量；2）通过广泛的实证分析，他们确定了对 MAGVIT 的修改方案，不仅提高了生成质量，而且还允许使用共享词汇...
相反,我们提出了一种称为视频语言模型(video language model,VLM),证明了任务无关模型的预训练是可能的,该模型可以接受文本、视频或两者作为输入。 如上图所示,这种与任务无关的单一编码器方法有几个优点:(1) 它通过多种损失和模型降低了预训练的复杂性;(2) 与基于检索的预训练相比,它对接近下游任务的假设较...
4468啥是大语言模型(LLM)?|AI大模型科普2 A 科技时代风云 2577粉丝 · 1282个视频 关注 接下来播放自动播放 00:31 郭富城妻子称在米兰被抢劫,总领事馆:暂未接到求助,遇到类似事件建议先报警 九派新闻 45万次播放 · 2899次点赞 00:15 “猛龙”凌月,歼-10战机与月亮同框～近日空军某部组织飞行 老兵象哥 ...
VideoPoet是谷歌团队发布的全新的视频生成模型。是一个大型语言模型（LLM），用于零样本视频生成。该模型能够执行多种视频生成任务，包括文本到视频、图像到视频、视频风格化、视频内部和外部填充以及视频到音频的转换。VideoPoet利用了语言模型的能力，集成了多种视频生成能力于一个模型中，而非依赖于针对每个任务分别训练...
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