阿里巴巴集团达摩院推出视频大语言模型VideoLLaMA 2，它是为了提升视频和音频导向任务中的空间-时间建模和音频理解能力而设计的。例如，你想让一个人工智能系统观看一段视频并回答有关视频内容的问题，或者描述视频中的场景，这就需要模型能够理解视频中的运动、物体以及它们随时间的变化，同时还得理解视频中的音频信息。VideoLLaMA 2就是专门为此设计的。
- GitHub：https://github.com/DAMO-NLP-SG/VideoLLaMA2
- Demo：https://huggingface.co/spaces/lixin4ever/VideoLLaMA2
- 模型：https://huggingface.co/collections/DAMO-NLP-SG/videollama-2-6669b6b6f0493188305c87ed
- 数据集：https://huggingface.co/datasets/DAMO-NLP-SG/Multi-Source-Video-Captioning
主要功能：
- 视频语言理解：VideoLLaMA 2能够理解视频中的视觉内容，并根据文本提示生成描述。
- 音频理解：模型通过集成的音频分支，能够处理和理解视频中的音频流。
主要特点：
- 空间-时间卷积（STC）连接器：这是一个定制的组件，用于捕捉视频数据中复杂的空间和时间动态。
- 音频分支：通过联合训练整合到模型中，增强了模型对多模态理解的能力，特别是通过将音频线索无缝融合到模型中。
- 多任务性能：在多项选择视频问答（MC-VQA）、开放式视频问答（OE-VQA）和视频字幕生成（VC）任务中表现出色。
工作原理：
- VideoLLaMA 2基于其前身模型，采用了双分支框架，包括视觉-语言分支和音频-语言分支。
- 视觉-语言分支使用图像级别的CLIP作为视觉骨干，通过STC连接器处理视频帧，然后将特征输入到大型语言模型中。
- 音频-语言分支首先将音频信号转换为log mel频谱图，然后使用音频编码器提取听觉特征，并通过多层感知器（MLP）块处理，以与大型语言模型的维度对齐。
具体应用场景：
- 视频内容分析：例如，分析监控视频，识别和描述视频中发生的事件。
- 视频字幕生成：为视频自动生成描述性字幕，提高视频的可访问性。
- 视频问答系统：构建能够回答有关视频内容问题的系统，例如教育或娱乐领域的交互式问答。
- 多模态交互：在需要同时理解视觉和听觉信息的场景中，如自动驾驶车辆的感知系统。
总的来说，VideoLLaMA 2是一个先进的视频理解系统，它通过结合视觉和听觉信息，提供了对视频内容更深层次的理解，这在多种应用场景中都是非常有用的。
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