基于MiniGPT-v2，MiniGPT4-video将其能力扩展到处理帧序列，以便理解视频。MiniGPT4-video不仅考虑了视觉内容，还纳入了文本对话，使该模型能够有效地回答涉及视觉和文本内容的查询。实验结果显示，新方法在MSVD、MSRVTT、TGIF和TVQA基准上分别提高了4.22%、1.13%、20.82%和13.1%。接下来，一起看看MiniGPT4-vid...
这一研究团队在论文中指出，在MiniGPT4-Video出现之前，行业中已经有诸多多模态大模型的研究项目，诸如MiniGPT、Video-ChatGPT等，但这些研究项目各有缺陷，例如Video-ChatGPT在对视频中内容进行转换过程中，往往会造成信息丢失，而且无法充分利用视频中的动态时间信息。他们提出的MiniGPT4-Video是通过将每四个相邻视觉...
KAUST和哈佛大学研究团队提出MiniGPT4-Video框架,不仅能理解复杂视频,甚至还能作诗配文。 几天前,OpenAI官方账号发布了第一支由Sora制作的MV——Worldweight,引全网围观。 AI视频,已然成为多模态LLM发展的大趋势。 然而,除了视频生成,让LLM对复杂视频进行理解,也至关重要。 最近,来自KAUST和哈佛大学的研究人员提出了...
Video Conditioned Text-Text/Video.本文提出的多模态大语言模型,可以用于视频的理解和生层 首先融合视频特征和文本特征,将融合后的特征输入到大语言模型得到视频的描述,将描述文本输入到预训练的Text-Video模型,得到生成的视频。 GPT4Video GPT4Video有三点主要的贡献: 一个统一的框架增强LLM的能力,可以同时完成视频...
1）ShareGPT4Video，包含4万个GPT4V标注的密集视频标注，这些视频具有不同长度和来源，通过精心设计的数据过滤和标注策略开发。2）ShareCaptioner-Video，一个高效且能力强大的任意视频标注模型，由其标注了480万个高质量美学视频。3）ShareGPT4Video-8B，一个简单却卓越的LVLM，在三个前沿视频基准测试中达到了最先进...
作者推出了ShareGPT4Video系列,旨在通过密集且精确的标题,促进大型视频语言模型(LVLMs)的视频理解和文本到视频模型(T2VMs)的视频生成。该系列包括:1) ShareGPT4Video,标注了40K个各种长度和来源的视频的GPT4V密集标题,通过精心设计的数据过滤和标注策略开发而成。2) ShareCaptioner-Video,一个高效且强大的任意视频字幕...
论文推出了ShareGPT4Video系列,旨在通过密集且精确的标注促进大型视频语言模型(LVLMs)的视频理解和文本到视频模型(T2VMs)的视频生成。该系列包括: 1)ShareGPT4Video,包含4万个GPT4V标注的密集视频标注,这些视频具有不同长度和来源,通过精心设计的数据过滤和标注策略开发。
MiniGPT4-Video 能够为其配出标题,宣传语。 再比如,使用虚幻引擎制作的视频,新模型可以对其进行理解。 能看出这个视频使用了后期处理和特效,而不是实际拍摄出来的。 甚至,看过一簇簇花盛开的视频,MiniGPT4-video 即兴作出了超美的抒情诗。 基于MiniGPT-v2,MiniGPT4-video 将其能力扩展到处理帧序列,以便理解视频...
MiniGPT4-Video是为视频理解设计的多模态大模型,能处理时态视觉数据和文本数据,配标题、宣传语,适用于视频问答。 点击前往MiniGPT4-Video官网体验入口 MiniGPT4-Video的主要特点 可以理解视频内容 能够配标题、宣传语 支持视频问答 谁比较适合使用MiniGPT4-Video?
站长之家(ChinaZ.com)12月7日 消息:最近在多模态大型语言模型(MLLMs)领域取得了显著进展,但在多模态内容生成方面仍存在明显的空白。为了填补这一空白,腾讯AI实验室和悉尼大学的合作引入了GPT4Video,这是一个统一的多模型框架,使得大型语言模型具备了视频理解和生成的独特能力。