视频理解： 在多项视频理解任务中，VideoLLaMA 2 取得了领先的成绩，例如在 EgoSchema、Perception-Test 和 MV-Bench 等多选视频问答（MC-VQA）基准测试中，VideoLLaMA 2-7B 的准确率分别达到了 51.7%、51.4% 和 53.9%，超越了同类开源模型。在视频字幕 (VC) 任务中，VideoLLaMA 2 在 MSVC 基准测试中取...
Novelty:VideoLLaMA 2 在其前身的基础上集成了定制的时空卷积连接器 (STC) ,可有效捕获视频数据复杂的空间和时间动态。 此外,通过联合训练将音频分支集成到模型中,从而通过无缝合并音频提示来丰富模型的多模态理解能力。 实现细节 VideoLLaMA 2 集成了由视觉语言分支和音频分支组成的双分支框架。 两个分支独立运行,不...
该模型通过定制化的空间时间卷积连接器,能够捕捉视频中复杂的空间和时间动态。此外,模型还整合了音频分支,从而增强了多模态理解能力。实验结果显示,VideoLLaMA 2在多种视频问答和字幕生成任务上表现出色,甚至在音频相关任务上也取得了显著进步。🛠️ 方法概述 VideoLLaMA 2采用双分支架构,分别处理视觉和音频数据。视觉...
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。音频分支与视觉分支协同工作,帮助模型更全面地理解视频内容。 多模态融合: VideoLLaMA 2 使用了 Mistral-Instruct 或Mixtral-Instruct 作为语言解码器,将视觉和音频信息进行...
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。
VideoLLaMA 2: Advancing Spatial-Temporal Modeling and Audio Understanding in Video-LLMs If our project helps you, please give us a star ⭐ on GitHub to support us. 🙏🙏 💡 Some other multimodal-LLM projects from our team may interest you ✨. ...
多模态融合:VideoLLaMA 2 使用了 Mistral-Instruct 或 Mixtral-Instruct 作为语言解码器,将视觉和音频信息进行整合,并生成文本响应,从而提升模型对视频的理解和表达能力。 性能表现 VideoLLaMA 2 在多个视频理解和音频理解任务中展现出优异的性能: 视频理解:在多项视频理解任务中,VideoLLaMA 2 取得了领先的成绩,例如...
在这个背景下,VideoLLaMA2项目应运而生,旨在推进视频大语言模型时空建模和音频理解能力。这个项目是一个高级多模态语言模型,可以帮助用户更好地理解视频内容。 在测试中,VideoLLaMA2对视频内容的识别速度非常快,比如一段31秒的视频只需要19秒就能识别完,并生成字幕内容。下面的视频中的字幕部分,就是VideoLLaMA2根据...
VideoLLaMA 2: Advancing Spatial-Temporal Modeling and Audio Understanding in Video-LLMs - DAMO-NLP-SG/VideoLLaMA2