

Goldfish
簡介 :
Goldfish 是一種為理解任意長度視頻而設計的方法論。它通過高效的檢索機制,首先收集與指令相關的前k個視頻片段,然後提供所需的響應。這種設計使得Goldfish能夠有效處理任意長的視頻序列,適用於電影或電視劇等場景。為了促進檢索過程,開發了MiniGPT4-Video,該模型為視頻片段生成詳細的描述。Goldfish在長視頻基準測試中取得了41.78%的準確率,超過了之前的方法14.94%。此外,MiniGPT4-Video在短視頻理解中也表現出色,分別在MSVD、MSRVTT、TGIF和TVQA短視頻基準測試中超過了現有最佳方法3.23%、2.03%、16.5%和23.59%。這些結果表明,Goldfish模型在長視頻和短視頻理解方面都有顯著改進。
需求人群 :
Goldfish 模型主要面向需要處理和理解長視頻內容的研究人員和開發者。例如,電影製作人員、電視劇編輯、視頻內容分析專家等。他們可以通過Goldfish模型更高效地分析和理解視頻內容,從而提升視頻內容的創作和分析效率。
使用場景
電影製作人員使用Goldfish模型分析電影片段,提取關鍵情節。
電視劇編輯利用Goldfish模型理解劇情發展,優化剪輯。
視頻內容分析專家通過Goldfish模型進行內容審核,確保視頻內容合規。
產品特色
高效檢索機制:通過收集與指令相關的前k個視頻片段來處理長視頻。
MiniGPT4-Video:為視頻片段生成詳細描述,促進檢索過程。
長視頻基準測試:在TVQA-long基準測試中取得41.78%的準確率。
短視頻基準測試:在MSVD、MSRVTT、TGIF和TVQA短視頻基準測試中表現出色。
視頻描述生成:使用EVA-CLIP獲取視覺標記,並將它們轉換為語言模型空間。
字幕與視頻幀結合:通過結合視頻幀和對齊的字幕提升模型性能。
適應性:能夠處理電影或電視劇等長視頻序列。
使用教程
1. 將長視頻分解為多個片段。
2. 使用Video Descriptor(如MiniGPT4-Video)為每個片段生成描述。
3. 根據用戶查詢,檢索與指令最相關的片段。
4. 將檢索到的片段信息發送到答案模塊,獲取最終答案。
5. 通過EVA-CLIP獲取每個幀的視覺標記。
6. 將視覺標記與字幕文本標記結合,生成語言模型空間的標記。
7. 將生成的標記輸入到語言模型中,進行進一步處理和分析。
8. 利用生成的描述和分析結果,進行視頻內容的理解和應用。
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