# 視頻分析

CameraBench 是一個用於分析視頻中相機運動的模型，旨在通過視頻理解相機的運動模式。它的主要優點在於利用生成性視覺語言模型進行相機運動的原理分類和視頻文本檢索。通過與傳統的結構從運動 (SfM) 和即時定位與*構建 (SLAM) 方法進行比較，該模型在捕捉場景語義方面顯示出了顯著的優勢。該模型已開源，適合研究人員和開發者使用，且後續將推出更多改進版本。

InternVL3是由OpenGVLab開源發佈的多模態大型語言模型（MLLM），具備卓越的多模態感知和推理能力。該模型系列包含從1B到78B共7個尺寸，能夠同時處理文字、圖片、視頻等多種信息，展現出卓越的整體性能。InternVL3在工業圖像分析、3D視覺感知等領域表現出色，其整體文本性能甚至優於Qwen2.5系列。該模型的開源為多模態應用開發提供了強大的支持，有助於推動多模態技術在更多領域的應用。

SmolVLM2 是一種輕量級的視頻語言模型，旨在通過分析視頻內容生成相關的文本描述或視頻亮點。該模型具有高效性、低資源消耗的特點，適合在多種設備上運行，包括移動設備和桌面客戶端。其主要優點是能夠快速處理視頻數據並生成高質量的文本輸出，為視頻內容創作、視頻分析和教育等領域提供了強大的技術支持。該模型由 Hugging Face 團隊開發，定位為高效、輕量化的視頻處理工具，目前處於實驗階段，用戶可以免費試用。

InternVL2.5-MPO是一個先進的多模態大型語言模型系列，基於InternVL2.5和混合偏好優化（MPO）構建。該系列模型在多模態任務中表現出色，能夠處理圖像、文本和視頻數據，並生成高質量的文本響應。模型採用'ViT-MLP-LLM'範式，通過像素unshuffle操作和動態分辨率策略優化視覺處理能力。此外，模型還引入了多圖像和視頻數據的支持，進一步擴展了其應用場景。InternVL2.5-MPO在多模態能力評估中超越了多個基準模型，證明了其在多模態領域的領先地位。

Valley-Eagle-7B是由字節跳動開發的多模態大型模型，旨在處理涉及文本、圖像和視頻數據的多種任務。該模型在內部電子商務和短視頻基準測試中取得了最佳結果，並在OpenCompass測試中展現出與同規模模型相比的卓越性能。Valley-Eagle-7B結合了LargeMLP和ConvAdapter構建投影器，並引入了VisionEncoder，以增強模型在極端場景下的性能。

Valley是由字節跳動開發的尖端多模態大型模型，能夠處理涉及文本、圖像和視頻數據的多種任務。該模型在內部電子商務和短視頻基準測試中取得了最佳結果，比其他開源模型表現更優。在OpenCompass測試中，與同規模模型相比，平均得分大於等於67.40，在小於10B模型中排名第二。Valley-Eagle版本參考了Eagle，引入了一個可以靈活調整令牌數量並與原始視覺令牌並行的視覺編碼器，增強了模型在極端場景下的性能。

video-analyzer是一個視頻分析工具，它結合了Llama的11B視覺模型和OpenAI的Whisper模型，通過提取關鍵幀、將它們輸入視覺模型以獲取細節，並結合每個幀的細節和可用的轉錄內容來描述視頻中發生的事情。這個工具代表了計算機視覺、音頻轉錄和自然語言處理的結合，能夠生成視頻內容的詳細描述。它的主要優點包括完全本地運行無需雲服務或API密鑰、智能提取視頻關鍵幀、使用OpenAI的Whisper進行高質量音頻轉錄、使用Ollama和Llama3.2 11B視覺模型進行幀分析，以及生成自然語言描述的視頻內容。

InternVL 2.5是OpenGVLab推出的多模態大型語言模型系列，它在InternVL 2.0的基礎上進行了顯著的訓練和測試策略增強，以及數據質量提升。該模型系列能夠處理圖像、文本和視頻數據，具備多模態理解和生成的能力，是當前多模態人工智能領域的前沿產品。InternVL 2.5系列模型以其高性能和開源特性，為多模態任務提供了強大的支持。

NVIDIA AI Blueprint for Video Search and Summarization是一個基於NVIDIA NIM微服務和生成式AI模型的參考工作流程，用於構建能夠理解自然語言提示並執行視覺問題回答的視覺AI代理。這些代理可以部署在工廠、倉庫、零售店、機場、交通路口等多種場景中，幫助運營團隊從自然交互中生成的豐富洞察中做出更好的決策。

NVIDIA Video Search and Summarization 是一個利用深度學習和人工智能技術，能夠處理大量即時或存檔視頻，並從中提取信息以進行摘要和交互式問答的模型。該產品代表了視頻內容分析和處理技術的最新進展，它通過生成式AI和視頻到文本的技術，為用戶提供了一種全新的視頻內容管理和檢索方式。NVIDIA Video Search and Summarization 的主要優點包括高效的視頻內容分析、準確的摘要生成和交互式問答能力，這些功能對於需要處理大量視頻數據的企業來說至關重要。產品背景信息顯示，NVIDIA 致力於通過其先進的AI模型，推動視頻內容的智能化處理和分析。

Youtube-Whisper是一個基於Gradio的應用程序，它通過提取YouTube視頻的音頻並使用OpenAI的Whisper模型來轉錄成文本。這個工具對於需要將視頻內容轉化為文本以進行分析、存檔或翻譯的用戶來說非常有用。它利用了最新的人工智能技術，提高了視頻內容的可訪問性和可用性。

MyLens.ai是一個利用人工智能技術幫助用戶深入理解YouTube視頻的工具。它通過視覺摘要和洞察力，快速揭示視頻的關鍵信息，幫助用戶發現改進點，從而真正掌握每個視頻的精髓。

OpenCV是一個跨平臺的開源計算機視覺和機器學習軟件庫，它提供了一系列編程功能，包括但不限於圖像處理、視頻分析、特徵檢測、機器學習等。該庫廣泛應用於學術研究和商業項目中，因其強大的功能和靈活性而受到開發者的青睞。

doesVideoContain是一個利用人工智能在瀏覽器中檢測視頻內容的模型。它允許用戶通過簡單的英語句子描述來自動抓取視頻截圖，識別視頻中的重要時刻。這個模型完全在客戶端運行，保護用戶隱私，無需支付API費用，並且可以處理本地大文件，無需上傳至雲端。它使用了Web AI生態系統中的Transformers.js和ONNX Runtime Web，結合了自定義邏輯來執行餘弦相似度計算。

Videco是一個利用人工智能技術為銷售團隊提供個性化視頻服務的平臺，通過AI克隆和動態變量技術，使視頻內容更加貼近目標受眾，從而提高銷售轉化率和客戶參與度。它支持與多種CRM和視頻工具的集成，提供視頻分析和報告功能，幫助企業通過視頻內容增強銷售和市場推廣效果。

Qwen2-VL是一款基於Qwen2打造的最新一代視覺語言模型，具備多語言支持和強大的視覺理解能力，能夠處理不同分辨率和長寬比的圖片，理解長視頻，並可集成到手機、機器人等設備中進行自動操作。它在多個視覺理解基準測試中取得全球領先的表現，尤其在文檔理解方面有明顯優勢。

mPLUG-Owl3是一個多模態大型語言模型，專注於長圖像序列的理解。它能夠從檢索系統中學習知識，與用戶進行圖文交替對話，並觀看長視頻，記住其細節。模型的源代碼和權重已在HuggingFace上發佈，適用於視覺問答、多模態基準測試和視頻基準測試等場景。

LLaVA-OneVision是一款由字節跳動公司與多所大學合作開發的多模態大型模型（LMMs），它在單圖像、多圖像和視頻場景中推動了開放大型多模態模型的性能邊界。該模型的設計允許在不同模態/場景之間進行強大的遷移學習，展現出新的綜合能力，特別是在視頻理解和跨場景能力方面，通過圖像到視頻的任務轉換進行了演示。

LabelU是一個開源的數據標註工具，適用於需要對圖像、視頻、音頻等數據進行高效標註的場景，以提升機器學習模型的性能和質量。它支持多種標註類型，包括標籤分類、文本描述、拉框等，滿足不同場景的標註需求。

Viral Insight 是一款 AI 應用程序，能夠預測視頻內容的病毒傳播性。用戶可以上傳視頻信息，幾秒鐘內即可獲得預測結果。這款產品是 Buildspace 項目的一部分，旨在幫助內容創作者瞭解其視頻內容在發佈前可能的傳播效果。

VideoLLaMA2-7B-Base 是由 DAMO-NLP-SG 開發的大型視頻語言模型，專注於視頻內容的理解與生成。該模型在視覺問答和視頻字幕生成方面展現出卓越的性能，通過先進的空間時間建模和音頻理解能力，為用戶提供了一種新的視頻內容分析工具。它基於 Transformer 架構，能夠處理多模態數據，結合文本和視覺信息，生成準確且富有洞察力的輸出。

AI課代表是一款專為視頻學習設計的智能插件，利用先進的AI技術，為用戶提供視頻內容總結、知識問答、字幕搜索等功能。它通過精準的AI分析，幫助用戶快速獲取視頻核心信息，提升學習效率。產品背景基於當前在線教育資源的豐富性以及用戶對高效學習工具的需求，定位於輔助用戶在B站等視頻平臺上的學習體驗。

MASA是一個用於視頻幀中對象匹配的先進模型，它能夠處理複雜場景中的多目標跟蹤（MOT）。MASA不依賴於特定領域的標註視頻數據集，而是通過Segment Anything Model（SAM）豐富的對象分割，學習實例級別的對應關係。MASA設計了一個通用適配器，可以與基礎的分割或檢測模型配合使用，實現零樣本跟蹤能力，即使在複雜領域中也能表現出色。

Video-MME是一個專注於多模態大型語言模型（MLLMs）在視頻分析領域性能評估的基準測試。它填補了現有評估方法中對MLLMs處理連續視覺數據能力的空白，為研究者提供了一個高質量和全面的評估平臺。該基準測試覆蓋了不同長度的視頻，並針對MLLMs的核心能力進行了評估。

SAM是一個先進的視頻對象分割模型，它結合了光學流動和RGB信息，能夠發現並分割視頻中的移動對象。該模型在單對象和多對象基準測試中均取得了顯著的性能提升，同時保持了對象的身份一致性。

Recognito是領先的面部識別技術和高級生物特徵算法開發商，通過在NIST FRVT TOP 1中的排名證明。提供高級面部識別、面部活體檢測、視頻分析解決方案。

Kuasar Video是一個為公司提供人工智能支持的視頻解決方案的產品,它具有社交媒體視頻分析器、視頻評分和視頻標籤搜索等功能,可以幫助企業對社交媒體上的視頻進行評分,並根據評分結果找到最優質的視頻標籤,從而進行有針對性的內容營銷。該產品可以幫助企業大幅提升內容傳播效果。

Gaitanalyzer是一款能夠在家中分析步態，幫助用戶瞭解健康狀況的工具。通過上傳左右移動的短視頻，用戶可以進行步態分析，獲取詳細的步態數據和解釋。該產品實現了基於無標記姿勢估計模型的自動步態分析算法，可在本地計算機上進行視頻分析，提供姿勢標註、距離、峰值和最小值的繪製，以及步態數據的展示和下載。此外，步態分析器還利用Llama2大型語言模型以簡單的術語向用戶解釋步態模式。用戶可以在https://gaitanalyzer.health上使用步態分析器，視頻將存儲在服務器上，也可以在本地使用docker運行，視頻將存儲在用戶的計算機上。

Visionati是一款完整的視覺分析工具包，提供全面的圖像和視頻描述、標籤和內容過濾功能。與Google Vision、Amazon Rekognition、OpenAI等人工智能領域的領導者進行集成，保證了卓越的準確性和深度。這些功能可以將複雜的視覺內容轉化為清晰、可行的洞察，用於數字營銷、故事敘述和數據分析等領域。

Yogger是一款先進的視頻分析應用，可分析運動和步態，跟蹤進展，並進行基於AI的運動篩查。它可以幫助提高運動員的潛力，預防受傷，並實現個人最佳表現。該應用提供先進的運動捕捉功能，讓您隨時隨地進行運動分析。