在视觉理解阶段，使用了一个558K个LAION-CC-SBU图像-文本对。视频-文本对是从Valley 提供的子集中获得的，总共有703k对，这些视频源自WebVid。在指导微调阶段，团队从两个来源收集了指导性数据集，包括来自LLaVA的665k个图像-文本数据集，以及从Video-ChatGPT获得的包含100k个视频-文本数据集。- 视觉理解阶段 在...
Video-LLaVA模型的核心在于其能够提前将图片和视频的特征绑定到统一的特征空间中，这一策略极大地促进了模型对视觉信息的理解和处理能力。与传统的视觉语言模型相比，Video-LLaVA通过联合图片和视频的训练与指令微调，大幅提高了计算效率和模型性能。技术创新 Video-LLaVA引入了LanguageBind编码器，这一机制通过预先对齐...
总结而言,北京大学研究团队开发的Video-LLaVA视觉语言大模型实现了图片和视频数据的统一处理,为人工智能领域带来了新的突破。模型在视觉理解和指令微调阶段均取得了显著成果,在13个基准任务中展现出卓越性能。未来,随着技术的不断发展,Video-LLaVA模型有望在更多领域发挥重要作用,推动人工智能技术的广泛应用和发展。 作为...
与以往的视觉语言大模型不同,Video-LLaVA的重点在于将图片和视频特征提前绑定到一个统一的特征空间中,以便语言模型能够从统一的视觉表示中学习模态之间的交互。为了提高计算效率,Video-LLaVA采用了联合图片和视频的训练和指令微调策略。这项工作为解决"投影前对齐"(alignment before projection)的问题提供了一种方法。研...
最近的一些视觉语言模型,如Video-LLaVA[4],通过引入统一的视觉语言模型方法,将图像和视频数据集成到大型语言模型的一个连贯的表示中,从而向前迈进了一步。Video-LLaVA基于一个自回归语言模型,该模型通过在Llava1.5[10]和VideoChat[12]生成的多模态指令遵循数据上进行微调。
Video-LLaVA模型的核心在于其能够提前将图片和视频的特征绑定到统一的特征空间中,这一策略极大地促进了模型对视觉信息的理解和处理能力。与传统的视觉语言模型相比,Video-LLaVA通过联合图片和视频的训练与指令微调,大幅提高了计算效率和模型性能。 Huggingface模型下载:https://huggingface.co/LanguageBind/Video-LLaVA-7B...
具体来说,北京大学的研究人员提出了一种名为Video-LLaVA的解决方案。与以往的视觉语言大模型不同,Video-LLaVA的重点在于将图片和视频特征提前绑定到一个统一的特征空间中,以便语言模型能够从统一的视觉表示中学习模态之间的交互。为了提高计算效率,Video-LLaVA采用了联合图片和视频的训练和指令微调策略。
Video-LLaVA模型的核心在于其能够提前将图片和视频的特征绑定到统一的特征空间中,这一策略极大地促进了模型对视觉信息的理解和处理能力。与传统的视觉语言模型相比,Video-LLaVA通过联合图片和视频的训练与指令微调,大幅提高了计算效率和模型性能。 Huggingface模型下载:https://huggingface.co/LanguageBind/Video-LLaVA-7B...
其次,Video-LLaVA通过联合图片和视频的训练与指令微调,大幅提高了计算效率和模型性能。这种训练方法使得模型能够同时处理图像和视频,从而在实际应用中具有更强的泛化能力。 三、Video-LLaVA的性能表现 在13个基准的图片和视频理解任务上,Video-LLaVA均达到了先进水平。特别是在视频问答方面,该模型展现出了卓越的性能,...
具体来说,北京大学的研究人员提出了一种名为Video-LLaVA的解决方案。与以往的视觉语言大模型不同,Video-LLaVA的重点在于将图片和视频特征提前绑定到一个统一的特征空间中,以便语言模型能够从统一的视觉表示中学习模态之间的交互。为了提高计算...