

Video CCAM
簡介 :
Video-CCAM 是騰訊QQ多媒體研究團隊開發的一系列靈活的視頻多語言模型(Video-MLLM),致力於提升視頻-語言理解能力,特別適用於短視頻和長視頻的分析。它通過因果交叉注意力掩碼(Causal Cross-Attention Masks)來實現這一目標。Video-CCAM 在多個基準測試中表現優異,特別是在 MVBench、VideoVista 和 MLVU 上。模型的源代碼已經重寫,以簡化部署過程。
需求人群 :
Video-CCAM 適用於需要進行視頻內容分析和理解的研究人員和開發者,特別是在視頻語言模型和多模態學習領域。它可以幫助用戶更深入地理解視頻內容,提高視頻分析的準確性和效率。
使用場景
在 Video-MME 基準測試中,Video-CCAM-14B 在 96 幀情況下的無字幕和有字幕成績分別為 53.2 和 57.4。
Video-CCAM 在 VideoVista 上的評估中排名第二和第三,顯示出其在開源 MLLMs 中的競爭力。
在 MVBench 上,使用 16 幀的 Video-CCAM-4B 和 Video-CCAM-9B 分別取得了 57.78 和 60.70 的成績。
產品特色
在多個視頻理解基準測試中具有優異的性能表現
支持短視頻和長視頻的分析
使用因果交叉注意力掩碼技術提升視頻-語言理解能力
源代碼重寫,簡化部署過程
支持 Huggingface transformers 進行 NVIDIA GPU 上的推理
提供詳細的教程和示例,便於學習和應用
使用教程
1. 訪問 GitHub 倉庫頁面,瞭解 Video-CCAM 的基本信息和功能。
2. 閱讀 README.md 文件,獲取模型的安裝和使用說明。
3. 根據 tutorial.ipynb 提供的教程,學習如何在 NVIDIA GPU 上使用 Huggingface transformers 進行模型推理。
4. 下載或克隆源代碼,根據需要進行本地部署和測試。
5. 利用模型進行視頻內容的分析和理解,根據實際需求調整參數和配置。
6. 參與社區討論,獲取技術支持和最佳實踐。
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