Video-LLaMA

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分类专栏： 鼠鼠的AI笔记 文章标签： llama
于 2023-08-22 12:02:48 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013302570/article/details/132058714
Video-LLaMA利用Q-former进行视频编码，结合预训练的Blip和Facebook的imagebind进行多模态理解。模型通过捕获temporal信息和使用position embedding，适应了视频中视觉和语音的变化。训练分为图像caption数据的粗训和高质量数据的精训阶段。在实际应用中，建议使用较长视频以避免重复帧的影响。此外，代码中使用了Blip和Clip的组件，以获取丰富的图像嵌入。

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文章目录

链接

https://github.com/DAMO-NLP-SG/Video-LLaMA

主要贡献

  1. 能够捕捉到一小小短时间（temporal）里视觉的变化
    - 使用了Q-former 去做视频上的encoding，通过 视频转文字的方式去做理解
  2. 符合人类对视频理解的套路，即声音+视觉 信号
    - 套用了Facebook的 imagebind 给 LLM 做多模态的embedding的buff, 不然介于语音数据的稀有，如果没有 imagebind, 那么就不太能将语音的信息用进去

模型

请添加图片描述
整个模型，蓝色的blocks都是可以被拿来直接用的，橙色部分是一定要经过训练，以促成Llama video 模型正常联通使用的。

视觉和语音部分都大同小异：

相同点：

  1. 都使用了Qformer，并且通过其中learnable的 position 捕捉 temporal的信息
  2. 都用到了pretrained 的模型作为数据的encoder
  3. 数据是多份的（图像：每帧；语音：sample M 个 2秒片段。）

不同点：

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Video-LLaMA：给大语言模型赋予视听觉能力
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本文来源 机器之心编辑部视频在当今社交媒体和互联网文化中扮演着愈发重要的角色，抖音，快手，B 站等已经成为数以亿计用户的热门平台。用户围绕视频分享自己的生活点滴、创意作品、有趣瞬间等内容，与他人互动和交流。近期，大语言模型展现出了令人瞩目的能力。我们能否给大模型装上 “眼睛” 和 “耳朵”，让它能够理解视频，陪着用户互动呢？从这个问题出发，阿里达摩院的研究人员提出了 Video-LLaMA，一个...
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VideoLLaMB：长视频理解的新里程碑，超越传统模型
寻道AI，探索AI无限可能！
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VideoLLaMB 作为一款创新的长视频理解框架，为人工智能领域在处理长视频内容方面带来了新的突破。它的出现不仅解决了传统模型在长视频处理上的难题，还为多个领域的应用提供了强大的技术支持。相信在未来，随着技术的不断发展和完善，VideoLLaMB 将在更多领域发挥重要作用，为我们的生活和工作带来更多的便利和创新。让我们共同期待 VideoLLaMB 在人工智能领域创造更加辉煌的成就。
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