VideoLLM：基于大型语言模型的视频序列建模

VideoLLM：基于大型语言模型的视频序列建模

VideoLLM VideoLLM: Modeling Video Sequence with Large Language Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VideoLLM

VideoLLM 是一个开源项目，旨在利用自然语言处理（NLP）中预训练的大型语言模型（LLMs）的序列推理能力，进行视频序列的理解。该项目主要使用 Python 编程语言进行开发。

项目基础介绍

VideoLLM 项目提出了一种名为 VideoLLM 的框架，该框架通过一个精心设计的模态编码器（Modality Encoder）和语义翻译器（Semantic Translator），将来自不同模态的输入转换为统一的令牌序列。然后，这个令牌序列被送入一个仅解码器的大型语言模型中。通过辅助一个简单的任务头，VideoLLM 成为一个有效的统一框架，可以处理各种不同的视频理解任务。

核心功能

• 模态编码器：将视频数据中的不同模态（如图像、文本等）转换为统一的令牌序列。
• 语义翻译器：进一步处理和转换编码器输出的序列，以便于大型语言模型进行理解和推理。
• 任务头：根据不同的视频理解任务，添加相应的任务头以生成最终结果。

最近更新的功能

• 性能优化：对框架的各个组件进行了优化，提高了处理速度和效率。
• 多模型支持：增加了对不同大型语言模型的支持，使得 VideoLLM 可以适应更多的使用场景。
• 多任务适应：对任务头进行了改进，使其能够更好地适应不同类型的视频理解任务。
• 代码重构：对项目代码进行了重构，使得代码更加模块化和易于维护。

以上更新内容使得 VideoLLM 在视频理解领域具有更高的灵活性和适用性，为开源社区提供了一个强大的视频处理工具。

VideoLLM VideoLLM: Modeling Video Sequence with Large Language Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VideoLLM