InternVideo2.5

InternVideo2.5简介

InternVideo2.5是由上海人工智能实验室联合南京大学、中科院深圳先进技术研究院共同开发并开源的视频多模态大模型。该模型在视频理解领域取得了重要进展，尤其在长视频处理和细粒度时空感知方面表现突出。其可处理长达万帧的视频内容，相较前代模型提升6倍，具备在长视频中精准定位目标帧的能力，实现高效检索。此外，InternVideo2.5支持通用视频问答，并能完成目标跟踪、分割等专业视觉任务。

InternVideo2.5的核心功能

• 超长视频处理：InternVideo2.5支持处理最多10000帧的视频内容，相比前代模型提升6倍，能够准确识别并定位目标帧，显著提高视频分析效率。
• 细粒度时空感知：模型具备对视频中物体、场景及动作的精准识别能力，支持视频问答、目标跟踪与分割等任务，适用于复杂场景下的视觉分析。
• 多模态融合：InternVideo2.5结合视觉感知与语言理解，能够根据视频内容生成详细描述并回答用户问题。
• 专业视觉任务支持：通过任务偏好优化（TPO），模型可灵活处理目标跟踪、分割、时间定位等多种视觉任务。
• 高效预训练机制：采用渐进式多阶段训练方案，基于超过30万小时的视频语料进行训练，提升性能并降低训练成本。

InternVideo2.5的技术原理

• 长时丰富上下文建模（LRC）：LRC通过扩展模型上下文长度与细节感知能力，支持处理万帧级视频。关键技术包括：
  • 视频长度自适应令牌表示：根据视频长度动态调整采样策略，确保运动信息的有效捕捉。
  • 分层上下文压缩（HiCo）：通过语义相似性合并令牌，减少冗余信息，同时保留关键特征。
• 任务偏好优化（TPO）：通过任务标注信息引导模型学习，增强其在目标跟踪、分割等任务上的表现。
• 渐进式多阶段训练：模型经过基础学习、细粒度感知和综合优化三个阶段逐步提升性能。
• 高效分布式系统：采用多模态序列并行技术，提升大规模视频数据处理效率。

InternVideo2.5的项目资源

• Github仓库：https://github.com/OpenGVLab/InternVideo/tree/main/InternVideo2.5
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVideo2_5
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.12386

InternVideo2.5的应用场景

• 视频内容理解和检索：支持基于文本查询的视频内容匹配与检索。
• 视频编辑与创作：提供智能剪辑、字幕生成等辅助功能，提升视频制作效率。
• 监控安防：用于实时视频分析，快速识别异常事件。
• 自动驾驶：支持车辆摄像头数据的实时处理与环境识别。