为了使视觉和音频编码器的输出与 LLM 的嵌入空间对齐,我们首先在大量的视频/图像字幕对上训练 Video-LLaMA,然后使用适量但质量更高的视觉指令数据集对我们的模型进行微调。我们发现 Video-LLaMA 展示出感知和理解视频内容,并根据视频中呈现的视觉和听觉信息生成有意义响应的能力。 1 引言 大型语言模型(LLMs)已经...
Video-LLaMA 采用了模块化设计原则,把视频中的视觉和音频模态信息映射到到大语言模型的输入空间中,以实现跨模态指令跟随的能力。与之前侧重于静态图像理解的大模型研究(MiNIGPT4,LLaVA)不同,Video-LLaMA 面临着视频理解中的两个挑战:捕捉视觉中的动态场景变化和整合视听信号。为了捕捉视频中的动态场景变化,Video...
预训练后,使用MiniGPT-4, LLaVA和VideoChat的指令调优数据进一步微调我们的VL分支。2、Audio Q-former:视听集成 Audio Q-former是Video-LLaMa框架的另一个重要组件。它集成了视听信号,确保模型完整地理解视频内容。Audio Q-former同时处理和解释视觉和听觉信息,增强对视频内容的整体理解。这种视听信号的无缝集成是Vi...
(2)Video-LLaMA 对于静态图像也有较强的感知理解能力,可以完成图片描述,问答等任务。 (3)令人惊奇的是,Video-LLaMA 能成功识别著名的地标和人物,并能进行常识性问答。比如下面 VIdeo-LLaMA 就成功识别出了白宫,并介绍了白宫的情况。又比如输入一张龙妈和囧雪的剧照(经典影视剧《权利的游戏》中角色),VIdeo-LLaMA ...
微调阶段:视觉-文本对齐和指示遵循能力留待下一个阶段。模型在信息生成方面表现良好,但遵循指令的能力有所下降。 使用高质量的指示数据对模型进行微调。整合了来自MiniGPT4、LLaVA和Video-Chat的图像和视频指令数据集。Video-LLaMA在遵循指示和理解图像和视频方面展现出显著能力。 音频-文本分支: 目标和挑战:音频-语言...
Video Q-former是video - llama框架的关键组件。它旨在捕捉视觉场景中的时间变化,提供对视频内容的动态理解。视频Q-former跟踪随时间的变化,以一种反映视频演变性质的方式解释视觉内容。这种动态解释为理解过程增加了一层深度,使模型能够以更细致入微的方式理解视频内容。
https://github.com/DAMO-NLP-SG/Video-LLaMA/tree/main/examples 模型设计 Video-LLaMA 采用了模块化设计原则,把视频中的视觉和音频模态信息映射到到大语言模型的输入空间中,以实现跨模态指令跟随的能力。与之前侧重于静态图像理解的大模型研究(MiNIGPT4,LLaVA)不同,Video-LLaMA 面临着视频理解中的两个挑战:捕捉...
我们可以直接下载测试或者微调 影响和潜力 video - llama模型展示了一种令人印象深刻的感知和理解视频内容的能力。它基于视频中呈现的视觉和听觉信息。这种能力标志着视频理解领域的重大进步,为各个领域的应用开辟了新的可能性。 例如,在娱乐行业,Video-LLaMa可用于为视障观众生成准确的语音描述。在教育领域,它可以用来创...
总的来说,Video-LLaMA 作为一个具有综合视听能力的大模型,在音频视频理解领域取得了令人印象深刻的效果。随着研究者的不断攻坚,以上挑战也将逐个被克服,使得音视频理解模型具有广泛的实用价值。 © THE END 转载请联系本公众号获得授权 投稿或寻求报道:content@jiqizhixin.com...
我们可以直接下载测试或者微调 影响和潜力 video - llama模型展示了一种令人印象深刻的感知和理解视频内容的能力。它基于视频中呈现的视觉和听觉信息。这种能力标志着视频理解领域的重大进步,为各个领域的应用开辟了新的可能性。 例如,在娱乐行业,Video-LLaMa可用于为视障观众生成准确的语音描述。在教育领域,它可以用来创...