

Longvu
簡介 :
LongVU是一種創新的長視頻語言理解模型,通過時空自適應壓縮機制減少視頻標記的數量,同時保留長視頻中的視覺細節。這一技術的重要性在於它能夠處理大量視頻幀,且在有限的上下文長度內僅損失少量視覺信息,顯著提升了長視頻內容理解和分析的能力。LongVU在多種視頻理解基準測試中均超越了現有方法,尤其是在理解長達一小時的視頻任務上。此外,LongVU還能夠有效地擴展到更小的模型尺寸,同時保持最先進的視頻理解性能。
需求人群 :
LongVU的目標受眾是視頻內容分析和理解領域的研究人員和開發者,尤其是那些需要處理長視頻內容並希望在有限計算資源下實現高效視頻理解的專業人士。此外,對於希望在視頻分析領域應用最新人工智能技術的企業和機構,LongVU提供了一種先進的解決方案。
使用場景
用戶詢問視頻內容細節,LongVU能夠提供詳細的視頻場景描述。
用戶提出關於視頻中特定動作的問題,LongVU能夠準確識別並回答。
用戶需要了解視頻中特定物體的移動方向,LongVU能夠準確識別並描述物體運動。
產品特色
利用DINOv2特徵去除高相似性的冗餘幀
使用文本引導的跨模態查詢進行選擇性幀特徵縮減
基於幀間時間依賴性進行空間標記縮減
在有限上下文長度內有效處理大量視頻幀
在多種視頻理解基準測試中超越現有方法
支持輕量級大型語言模型,實現高性能視頻理解
使用教程
步驟1:訪問LongVU的官方項目頁面。
步驟2:下載並安裝所需的依賴庫和框架。
步驟3:根據項目頁面提供的指南,準備視頻數據。
步驟4:使用LongVU提供的代碼和模型進行視頻內容的理解和分析。
步驟5:根據需要調整模型參數,以適應不同的視頻內容和分析需求。
步驟6:運行模型並查看視頻理解的結果。
步驟7:根據結果進行進一步的分析或應用到實際的視頻處理任務中。
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