# ビデオ分析

InternVL3は、OpenGVLabがオープンソースで公開したマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）であり、優れたマルチモーダル認識と推論能力を備えています。このモデルシリーズは1Bから78Bまでの7つのサイズがあり、テキスト、画像、ビデオなどの様々な情報を同時に処理でき、優れた全体的な性能を示します。InternVL3は、工業用画像分析、3Dビジョン認識などの分野で優れた性能を発揮し、そのテキスト性能はQwen2.5シリーズを上回っています。このモデルのオープンソース化は、マルチモーダルアプリケーション開発に強力なサポートを提供し、マルチモーダル技術のより多くの分野への応用を促進するのに役立ちます。

InternVL2.5-MPOは、InternVL2.5と混合嗜好最適化（MPO）に基づいて構築された、高度なマルチモーダル大規模言語モデルシリーズです。このシリーズモデルは、マルチモーダルタスクにおいて優れた性能を示し、画像、テキスト、ビデオデータの処理と高品質なテキスト応答の生成が可能です。'ViT-MLP-LLM'パラダイムを採用し、ピクセルアンシャッフル操作と動的解像度戦略によって、視覚処理能力を最適化しています。さらに、複数画像とビデオデータのサポートも導入されており、適用範囲がさらに広がっています。InternVL2.5-MPOは、マルチモーダル能力評価において複数のベンチマークモデルを上回り、マルチモーダル分野におけるリーダーシップを証明しています。

Valley-Eagle-7Bは、バイトダンスが開発したマルチモーダル大規模言語モデルであり、テキスト、画像、ビデオデータを含む様々なタスクに対応するように設計されています。内部のEコマースおよびショートビデオベンチマークテストで最良の結果を達成し、OpenCompassテストでは同規模のモデルと比べて優れた性能を示しました。Valley-Eagle-7Bは、LargeMLPとConvAdapterを組み合わせてプロジェクターを構築し、VisionEncoderを導入することで、極端な状況下での性能を向上させています。

InternVL 2.5は、OpenGVLabが開発した大規模多様体言語モデルシリーズです。InternVL 2.0をベースに、顕著なトレーニングおよびテスト戦略の強化、ならびにデータ品質の向上を実現しました。本モデルシリーズは、画像、テキスト、ビデオデータを処理でき、多様体理解と生成能力を備えています。これは、現在の多様体人工知能分野における最先端製品です。InternVL 2.5シリーズモデルは、その高性能とオープンソースの特性により、多様体タスクに強力なサポートを提供します。

NVIDIAビデオ検索と要約は、深層学習と人工知能技術を活用したモデルです。大量のリアルタイムまたはアーカイブビデオを処理し、要約や双方向的な質疑応答のために情報を抽出します。この製品は、動画コンテンツの分析と処理技術の最新の発展を示しており、生成AIとビデオテキスト変換技術を通じて、ユーザーに全く新しい動画コンテンツの管理と検索方法を提供します。NVIDIAビデオ検索と要約の主な利点には、効率的なビデオコンテンツ分析、正確な要約生成、双方向的な質疑応答機能などがあり、大量のビデオデータを処理する企業にとって非常に重要です。製品の背景情報として、NVIDIAは、高度なAIモデルを通じて、ビデオコンテンツのインテリジェントな処理と分析を推進することに取り組んでいます。

mPLUG-Owl3は、長画像シーケンスの理解に特化したマルチモーダル大規模言語モデルです。検索システムから知識を学習し、ユーザーと画像とテキストを交互に用いた対話をしたり、長尺ビデオを視聴して詳細を記憶することができます。モデルのソースコードと重みはHugging Faceで公開されており、Visual Question Answering、マルチモーダルベンチマーク、ビデオベンチマークなどのシナリオに適しています。

VideoLLaMA2-7B-Baseは、DAMO-NLP-SGが開発した大規模ビデオ言語モデルであり、ビデオコンテンツの理解と生成に特化しています。このモデルは、ビジュアルクエスチョン?アンサーとビデオ字幕生成において卓越した性能を発揮し、高度な時空間モデリングと音声理解能力により、ユーザーに新たなビデオコンテンツ分析ツールを提供します。Transformerアーキテクチャに基づいており、マルチモーダルデータの処理が可能で、テキストと視覚情報を組み合わせ、正確で洞察力のある出力を生成します。

AI講師は、ビデオ学習用に設計されたスマートプラグインです。最先端のAI技術を活用し、ビデオコンテンツのサマリー作成、知識への質問応答、字幕検索などの機能を提供します。正確なAI分析により、ユーザーはビデオの主要な情報を迅速に取得し、学習効率を向上させることができます。この製品は、現在のオンライン教育リソースの豊富さと、ユーザーによる効率的な学習ツールのニーズを背景に開発され、bilibiliなどのビデオプラットフォームでの学習体験を支援することを目的としています。

Video-MMEは、多モーダル大規模言語モデル（MLLMs）のビデオ分析における性能評価に特化したベンチマークテストです。MLLMsによる連続的な視覚データの処理能力に関する既存評価方法の空白を埋め、研究者にとって質が高く包括的な評価プラットフォームを提供します。本ベンチマークテストは、様々な長さのビデオを網羅し、MLLMsの中核能力を評価します。

Recognitoは、NIST FRVT トップ1のランキングで実証された、最先端の顔認証技術と高度な生体認証アルゴリズムの開発企業です。高度な顔認証、顔認証ライブ検出、ビデオ分析ソリューションを提供しています。

Yoggerは、運動や歩行を分析し、進捗状況を追跡し、AIベースの運動スクリーニングを行う高度なビデオ分析アプリです。アスリートのパフォーマンス向上、怪我の予防、そして個人のベストパフォーマンスの実現に役立ちます。高度なモーションキャプチャ機能により、いつでもどこでも運動分析を行うことができます。