Video-LLaVA2 – ChatLaw推出的開源多模態(tài)智能理解系統(tǒng)

Al項(xiàng)目 2024-09-03 15:25:48 奇想AI導(dǎo)航網(wǎng)

Video-LLaVA2是什么

Video-LLaVA2是由北京大學(xué)ChatLaw課題組推出的開源多模態(tài)智能理解系統(tǒng)，通過創(chuàng)新的時(shí)空卷積（STC）連接器和音頻分支，提升了視頻和音頻理解能力。模型在視頻問答和字幕生成等多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)出色，與一些專有模型相媲美，同時(shí)在音頻和音視頻問答任務(wù)中也展示了優(yōu)越的多模態(tài)理解能力。

Video-LLaVA2的主要功能

視頻理解：能準(zhǔn)確識(shí)別視頻中的視覺模式，并理解隨時(shí)間變化的情景。
音頻理解：集成了音頻分支，可以處理和分析視頻中的音頻信號(hào)，提供更豐富的上下文信息。
多模態(tài)交互：結(jié)合視覺和聽覺信息，提供更全面的理解和分析視頻內(nèi)容的能力。
視頻問答：在多項(xiàng)視頻問答任務(wù)中表現(xiàn)出色，能準(zhǔn)確回答關(guān)于視頻內(nèi)容的問題。
視頻字幕生成：能為視頻生成描述性字幕，捕捉視頻的關(guān)鍵信息和細(xì)節(jié)。
時(shí)空建模：通過STC連接器，模型能更好地捕捉視頻中的時(shí)空動(dòng)態(tài)和局部細(xì)節(jié)。

Video-LLaVA2的技術(shù)原理

雙分支框架：模型采用視覺-語言分支和音頻-語言分支的雙分支框架，各自獨(dú)立處理視頻和音頻數(shù)據(jù)，然后通過語言模型進(jìn)行跨模態(tài)交互。
時(shí)空卷積連接器（STC Connector）：一個(gè)定制的模塊，用于捕捉視頻數(shù)據(jù)中的復(fù)雜時(shí)空動(dòng)態(tài)。與傳統(tǒng)的Q-former相比，STC連接器更有效地保留空間和時(shí)間的局部細(xì)節(jié)，同時(shí)不會(huì)產(chǎn)生大量的視頻標(biāo)記。
視覺編碼器：選擇圖像級(jí)的CLIP（ViT-L/14）作為視覺后端，與任意幀采樣策略兼容，提供靈活的幀到視頻特征聚合方案。
音頻編碼器：BEATs等先進(jìn)的音頻編碼器，將音頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為fbank頻譜圖，并捕捉詳細(xì)的音頻特征和時(shí)間動(dòng)態(tài)。

Video-LLaVA2的項(xiàng)目地址

GitHub倉庫：https://github.com/DAMO-NLP-SG/VideoLLaMA2?tab=readme-ov-file
arXiv技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2406.07476
在線體驗(yàn)鏈接：https://huggingface.co/spaces/lixin4ever/VideoLLaMA2

如何使用Video-LLaVA2

環(huán)境準(zhǔn)備：確保計(jì)算環(huán)境中安裝了必要的軟件和庫，包括Python、PyTorch、CUDA（如果使用GPU加速）以及Video-LLaVA2模型的依賴包。
獲取模型：從Video-LLaVA2的官方GitHub倉庫下載或克隆模型的代碼庫。
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，準(zhǔn)備視頻和/或音頻數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)應(yīng)該是模型能處理的格式，例如視頻文件可能需要轉(zhuǎn)換為幀序列。
模型加載：使用Video-LLaVA2提供的代碼加載預(yù)訓(xùn)練的模型權(quán)重。涉及到加載視覺和音頻編碼器，以及語言模型。
數(shù)據(jù)處理：將視頻幀和音頻信號(hào)輸入模型進(jìn)行處理。視頻幀需要預(yù)處理，如調(diào)整大小、歸一化等，匹配模型的輸入要求。
模型推理：使用模型對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行推理。對(duì)于視頻理解任務(wù)，包括視頻問答、視頻字幕生成等。