经过微调,Video-LLaMA 在遵循指令以及理解图像和视频方面表现出了显著的能力。 2.2.2 音频 - 语言分支的训练 由于音频 - 文本数据的稀缺,直接使用音频 - 文本数据训练音频 - 语言分支非常具有挑战性。音频 - 语言分支中可学习参数的目标是将冻结的音频编码器的输出嵌入与语言模型的嵌入空间对齐。 鉴于音频 - 文本...
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...
为了学习视觉和文本的对齐关系，作者们首先利用大规模的视频 - 文本数据集 (WebVid-2M) 和图像 - 文本数据集（CC-595K）对视觉分支进行预训练。之后，作者们利用来自 MiniGPT-4，LLaVA 的图像指令数据集和来自 Video-Chat 的视频指令数据集来微调，从而达到更好的跨模态指令跟随能力。至于音频 - 文本对齐关系的...
为了学习视觉和文本的对齐关系,作者们首先利用大规模的视频 - 文本数据集 (WebVid-2M) 和图像 - 文本数据集(CC-595K)对视觉分支进行预训练。之后,作者们利用来自 MiniGPT-4,LLaVA 的图像指令数据集和来自 Video-Chat 的视频指令数据集来微调,从而达到更好的跨模态指令跟随能力。 至于音频 - 文本对齐关系的学习...
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...
为了学习视觉和文本的对齐关系,作者们首先利用大规模的视频 - 文本数据集 (WebVid-2M) 和图像 - 文本数据集(CC-595K)对视觉分支进行预训练。之后,作者们利用来自 MiniGPT-4,LLaVA 的图像指令数据集和来自 Video-Chat 的视频指令数据集来微调,从而达到更好的跨模态指令跟随能力。
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Vid...
为了学习视觉和文本的对齐关系,作者们首先利用大规模的视频 - 文本数据集 (WebVid-2M) 和图像 - 文本数据集(CC-595K)对视觉分支进行预训练。之后,作者们利用来自 MiniGPT-4,LLaVA 的图像指令数据集和来自 Video-Chat 的视频指令数据集来微调,从而达到更好的跨模态指令跟随能力。
为了学习视觉和文本的对齐关系,作者们首先利用大规模的视频 - 文本数据集 (WebVid-2M) 和图像 - 文本数据集(CC-595K)对视觉分支进行预训练。之后,作者们利用来自 MiniGPT-4,LLaVA 的图像指令数据集和来自 Video-Chat 的视频指令数据集来微调,从而达到更好的跨模态指令跟随能力。
为了学习视觉和文本的对齐关系,作者们首先利用大规模的视频 - 文本数据集 (WebVid-2M) 和图像 - 文本数据集(CC-595K)对视觉分支进行预训练。之后,作者们利用来自 MiniGPT-4,LLaVA 的图像指令数据集和来自 Video-Chat 的视频指令数据集来微调,从而达到更好的跨模态指令跟随能力。