这篇论文介绍了一个名为InternVideo2的视频基础模型（Video Foundation Model，简称ViFM），这是一个先进的人工智能系统，旨在提高视频理解的能力。InternVideo2通过结合多种学习策略和大量多模态数据，能够更好地理解和处理视频内容。总的来说，InternVideo2是一个强大的多模态视频理解工具，它通过结合多种数据和学习策略，显著提高了机器对视频内容的理解和推理能力。
主要功能和特点：
- 多模态理解： InternVideo2能够同时处理视频、音频、文本和语音数据，这使得它能够从多个角度理解视频内容。
- 先进的学习策略： 该模型采用了一种渐进式训练范式，结合了遮蔽视频令牌重建、跨模态对比学习和下一个令牌预测等多种学习方法。
- 大规模数据集： 为了训练InternVideo2，研究者们准备了一个包含412M数据条目的大规模多模态视频中心数据集，这包括200万个视频、50M个视频文本对、60M个视频音频语音文本对和300M个图像文本对。
- 长视频理解： InternVideo2特别擅长处理长视频内容，并能够进行程序感知的推理。
工作原理： InternVideo2的训练分为三个阶段：
- 遮蔽视频令牌重建： 在第一阶段，模型学习重建被遮蔽的视频令牌，从而发展基础的时空感知能力。
- 多模态学习： 第二阶段扩展架构以包括音频和文本编码器，这不仅提高了视频与文本的对齐，还使模型能够处理视频音频任务。
- 下一个令牌预测： 在第三阶段，利用视频中心的对话系统和相应的指令微调数据集来训练InternVideo2，这一过程允许模型从大型语言模型（LLM）和其他模型获取的知识中受益。
具体应用场景：
- 视频搜索和检索： InternVideo2可以用于视频搜索引擎，根据用户的文本查询找到相关的视频内容。
- 视频内容生成： 模型可以用于自动生成视频内容的描述，帮助内容创作者快速生成视频脚本和故事板。
- 视频问答系统： 在教育和娱乐领域，InternVideo2可以用于构建视频问答系统，提供关于视频内容的详细信息。
- 机器人学习和自动驾驶： 由于InternVideo2能够理解视频中的动作和事件，它可以应用于机器人学习和自动驾驶系统中，以提高对周围环境的理解能力。
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