本文提出了一种新型通用模型,即Video-3D LLM,用于三维场景理解。该模型将三维场景视为动态视频,并在表征中融入三维位置编码,从而更准确地将视频表征与现实世界的空间上下文对齐。 Video-3D LLM: Learning Position-Aware Video Representation for 3D Scene Understanding Duo Zheng,Shijia Huang,Liwei Wang The rapid a...
STC Connector 通过对视频帧进行编码，并利用 3D 卷积和 RegStage 模块进行时空特征聚合，有效地保留了视频中的空间和时间局部细节，同时减少了时空特征的维度。音频分支： 为了提升模型对音频信息的理解能力，VideoLLaMA 2 引入了音频分支，并采用了 BEATs 音频编码器，能够提取更精细的音频特征和时间动态信息。音频分支...
然而,现有的视频大模型(Video-LLM)在处理视频中复杂的时空信息和音频信息方面仍存在不足,例如无法有效融合不同帧的特征,以及忽视了音频信息在场景理解中的重要作用。为了克服这些挑战,阿里巴巴达摩院发布了 VideoLLaMA 2,一个旨在提升视频时空建模和音频理解能力的开源视频大模型。VideoLLaMA 2 通过引入时空卷积连接器(...
然而,现有的视频大模型(Video-LLM)在处理视频中复杂的时空信息和音频信息方面仍存在不足,例如无法有效融合不同帧的特征,以及忽视了音频信息在场景理解中的重要作用。 为了克服这些挑战,阿里巴巴达摩院发布了VideoLLaMA 2,一个旨在提升视频时空建模和音频理解能力的开源视频大模型。VideoLLaMA 2 通过引入时空卷积连接器(S...
@mape_llm Thank you! These are fantastic news. I use FaceTime every single day and one of my main gripes with it was that I couldn’t use Camo. I’m loving it! It did require a reboot, but it works wonderfully. Thank you both @reincubate and @Apple 🥳🤩 ...
近年来,人工智能技术飞速发展,尤其是大模型的出现,为视频理解和生成领域带来了前所未有的机遇。然而,现有的视频大模型(Video-LLM)在处理视频中复杂的时空信息和音频信息方面仍存在不足,例如无法有效融合不同帧的特征,以及忽视了音频信息在场景理解中的重要作用。
we consider how generative models of visual data can inherit such benefits. Whereas LLMs have text tokens, Sora has visualpatches. Patches have previously been shown to be an effective representation for models of visual data.15,16,17,18We find that patches are a highly-scalable and effective...
Lenovo is partnering with DeepBrain AI to use their AI Human with powerful large language models (LLMs) to deliver a 24/7 automated concierge service in hospitality and retail settings Lenovo Global AI Business Leader We’re Here to Answer All Your Questions ...
🔥🔥🔥 A curated list of papers on LLMs-based multimodal generation (image, video, 3D and audio). - YingqingHe/Awesome-LLMs-meet-Multimodal-Generation
SenseAI:基于LLM的视频生成模型会不会在长期比Diffusion 类型的模型更具潜力和优势?LLM的架构和 Diffusion 架构图片和视频生成,未来是否会到一个趋势,就是各自生成的质量都非常接近,但是 LLM 架构在视频内容和逻辑上会更突出。还是会有别的趋势? 于博士:这是一个很好的问题,刚才问题当中所抛出的这些观点,我大体上...