LiveCC简介
LiveCC是由新加坡国立大学Show Lab团队与字节跳动联合开发的实时视频解说模型，其训练基于自动语音识别（ASR）生成的字幕数据。该模型能够像专业解说员一样，对视频内容进行快速分析，并同步生成自然流畅的语音或文字解说。为支持模型训练和优化，研究团队构建了Live-CC-5M数据集用于预训练，以及Live-WhisperX-526K数据集用于高质量监督微调。此外，还设计了LiveSports-3K基准测试，用于评估模型在实时视频评论任务中的表现。实验结果表明，LiveCC在实时视频评论和视频问答任务中表现出色，具备低延迟和高生成质量的特点。
LiveCC的主要功能
- 实时视频评论：根据视频内容生成连贯、贴近人类表达的实时评论，适用于体育赛事、新闻播报、教学视频等多种场景。
- 视频问答：针对视频内容提供精准回答，帮助用户深入理解视频信息。
- 低延迟处理：每帧处理时间小于0.5秒，满足实时应用需求。
- 多场景适应：支持体育、新闻、教育、娱乐等多种视频类型。
LiveCC的技术原理
- 流式训练方法：通过将ASR字幕与视频帧按时间戳对齐，使模型学习视觉与语言之间的时序关系，模拟人类观看视频的实时感知过程。
- 大规模数据集：基于YouTube视频提取的ASR字幕构建两个数据集，分别用于预训练和监督微调，提升模型泛化能力。
- 模型架构：基于Qwen2-VL模型结构，结合视觉编码器与语言模型，实现对视频帧和文本信息的联合处理。
- 实时推理：采用逐帧处理方式，通过缓存机制提高推理效率，实现高效的语言解码。
- 评估方法：使用LiveSports-3K基准测试评估模型性能，并借助LLM-as-a-judge框架比较不同模型的输出质量。
LiveCC的项目资源
- 项目官网：https://showlab.github.io/livecc/
- GitHub仓库：https://github.com/showlab/livecc
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/chenjoya/livecc
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.16030
- 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/chenjoya/LiveCC
LiveCC的应用场景
- 体育赛事：提供实时解说与赛事分析，提升观赛体验。
- 新闻报道：辅助实时新闻解读，增强信息传递效果。
- 教育领域：为教学视频生成讲解内容，提升学习效率。
- 娱乐媒体：为影视作品提供实时剧情解析，增强互动性。
- 智能助手：结合视频内容提供实时信息支持，优化人机交互。
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