视频理解

浦语灵笔

浦语灵笔IXC-2.5是一款由上海人工智能实验室开发的多模态大模型,具备7B规模的大型语言模型后端,能够处理长上下文、超高分辨率图像和细粒度视频理解,支持多轮多图像对话。该模型可以自动生成网页代码和高质量图文内容,在多模态基准测试中表现出色,性能可与OpenAI的GPT-4V相媲美。

mPLUG

mPLUG-Owl3是一款由阿里巴巴开发的多模态AI模型,专注于理解和处理多图及长视频内容。该模型具备高推理效率和准确性,采用创新的Hyper Attention模块优化视觉与语言信息的融合。它已在多个基准测试中展现出卓越性能,并且其源代码和资源已公开,可供研究和应用。

Video

Video-LLaVA2是一款由北京大学ChatLaw课题组开发的开源多模态智能理解系统。该系统通过时空卷积(STC)连接器和音频分支,显著提升了视频和音频的理解能力。其主要功能包括视频理解、音频理解、多模态交互、视频问答和视频字幕生成。时空建模和双分支框架是其核心技术原理。Video-LLaVA2广泛应用于视频内容分析、视频字幕生成、视频问答系统、视频搜索和检索、视频监控分析及自动驾驶等领域。

LLaVA

LLaVA-OneVision是字节跳动开发的开源多模态AI模型,主要功能包括多模态理解、任务迁移、跨场景能力、开源贡献及高性能。该模型采用多模态架构,集成了视觉和语言信息,通过Siglip视觉编码器和Qwen-2语言模型,实现高效特征映射和任务迁移学习。广泛应用于图像和视频分析、内容创作辅助、聊天机器人、教育和培训以及安全监控等领域。

VideoLLaMB

VideoLLaMB 是一个创新的长视频理解框架,通过引入记忆桥接层和递归记忆令牌来处理视频数据,确保在分析过程中不会丢失关键的视觉信息。该模型专为理解长时间视频内容而设计,能够保持语义上的连续性,并在多种任务中表现出色,例如视频问答、自我中心规划和流式字幕生成。VideoLLaMB 能够有效处理视频长度的增加,同时保持高性能和成本效益,适用于学术研究和实际应用。 ---

LongVU

LongVU是一款由Meta AI团队研发的长视频理解工具,其核心在于时空自适应压缩机制,可有效减少视频标记数量并保留关键视觉细节。该工具通过跨模态查询与帧间依赖性分析,实现了对冗余帧的剔除及帧特征的选择性降低,并基于时间依赖性进一步压缩空间标记。LongVU支持高效处理长视频,适用于视频内容分析、搜索索引、生成描述等多种应用场景。

TimeSuite

TimeSuite是一种由上海AI Lab开发的框架,专注于提升多模态大型语言模型在长视频理解任务中的表现。它通过引入高效的长视频处理框架、高质量的视频数据集TimePro和Temporal Grounded Caption任务,提升了模型对视频内容的时间感知能力,减少了幻觉风险,并显著提高了长视频问答和时间定位任务的性能。其核心技术包括视频令牌压缩、时间自适应位置编码、U-Net结构及多样化任务

MMBench

MMBench-Video是一个由多家高校和机构联合开发的长视频多题问答基准测试平台,旨在全面评估大型视觉语言模型(LVLMs)在视频理解方面的能力。平台包含约600个YouTube视频片段,覆盖16个类别,并配备高质量的人工标注问答对。通过自动化评估机制,MMBench-Video能够有效提升评估的精度和效率,为模型优化和学术研究提供重要支持。

CogSound

CogSound是一款基于AI的音效生成工具,能够为无声视频添加与内容匹配的高质量音效,涵盖多种复杂场景。该工具通过先进的音视频特征匹配技术和优化的生成算法,提升了视频的沉浸感和真实感,广泛应用于视频创作、广告制作及影视后期等多个领域。

HourVideo

HourVideo是一项由斯坦福大学研发的长视频理解基准数据集,包含500个第一人称视角视频,涵盖77种日常活动,支持多模态模型的评估。数据集通过总结、感知、视觉推理和导航等任务,测试模型对长时间视频内容的信息识别与综合能力,推动长视频理解技术的发展。其高质量的问题生成流程和多阶段优化机制,使其成为学术研究的重要工具。