LayerSkip.类似于以前LLM研究[14]中的方法,作者将其适应到在线场景中,跳过所有其他层的视觉标记(视为 VideoLLM-MoD 设置了跳过层,即在第1层采用r=1,其余层r=0)。与 VideoLLM-MoD 相比,性能会显著下降,因为关键的视觉标记在某些层中错过了处理。 作者的 VideoLLM-MoD在在线视频情景中展示了最佳权衡,当作者处...
Macaw-LLM:多模态大语言模型 原始文章:Macaw-LLM: Multi-Modal Language Modeling with Image, Audio, Video, and Text Integration 实现的目标 本文介绍了 Macaw-LLM,一种新的多模态大语言模型,旨在将视觉、音频和文本信息无缝集成。Macaw-LLM 的主要创新点包括: 提出了一种新颖的对齐方法,将多模态特征与大语言模...
二、VideoLLM:基于LLM建模视频序列 论文名称:VideoLLM: Modeling Video Sequence with Large Language Models 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2305.13292 1. 简介 VideoLLM的目标是通过参数高效迁移学习将LLM应用在视频序列理解人物上。其直接将LLM的序列建模能力带到视频序列理解中,让视觉以语言的形式在自然时间...
编辑：好困 【新智元导读】最近，来自北京大学等机构研究者提出了一种全新视觉语言大模型——Video-LLaVA，使得LLM能够同时接收图片和视频为输入。Video-LlaVA在下游任务中取得了卓越的性能，并在图片、视频的13个基准上达到先进的性能。这个结果表明，统一LLM的输入能让LLM的视觉理解能力提升。最近，来自北大的研究人员...
Video-LLaMa:利用多模态增强对视频内容理解 在数字时代，视频已经成为一种主要的内容形式。但是理解和解释视频内容是一项复杂的任务，不仅需要视觉和听觉信号的整合，还需要处理上下文的时间序列的能力。本文将重点介绍称为video - llama的多模态框架。Video-LLaMA旨在使LLM能够理解视频中的视觉和听觉内容。论文设计了两个...
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。 主要功能: 理解视频里的动作和变化:它能识别视频...
VideoLLaMA2：多模态视频理解新突破，音频理解升级，挑战GPT-4V 前言 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...
因此，作者们使用视觉 - 文本数据来训练音频 - 语言分支，将 ImageBind 的公共嵌入空间对齐到 LLM 的文本嵌入空间，从而实现音频模态到 LLM 文本嵌入空间对齐。通过这种巧妙的方式，Video-LLaMA 能在推理过程中展现出理解音频的能力，即使从未接受过音频数据的训练。实例展示 作者展示了 Video-LLaMA 基于视频 / 音频 ...
LLM 终结扩散模型,效果碾压顶流 Gen-2 谷歌全新视频生成模型 VideoPoet 再次引领世界!十秒超长视频生成效果碾压 Gen-2,还可进行音频生成,风格转化。AI 视频生成,或许就是 2024 年下一个最前沿(juan)的领域。 回看过去几个月,RunWay 的 Gen-2、Pika Lab 的 Pika 1.0,国内大厂等大波视频生成模型纷纷涌现,不断...
VideoLLaMA 2: Advancing Spatial-Temporal Modeling and Audio Understanding in Video-LLMs - DAMO-NLP-SG/VideoLLaMA2