
使用场景
研究人员使用LongVA模型进行视频内容的自动描述生成。
开发者利用LongVA进行图像和视频的多模态聊天应用开发。
教育机构采用LongVA模型进行视觉和语言教学的辅助工具开发。
产品特色
处理长视频和大量视觉标记,实现语言到视觉的零样本转换。
在视频多模态评估(Video-MME)中取得优异表现。
支持CLI(命令行界面)和基于gradio UI的多模态聊天演示。
提供Hugging Face平台的快速启动代码示例。
支持自定义生成参数,如采样、温度、top_p等。
提供V-NIAH和LMMs-Eval的评估脚本,用于模型性能测试。
支持长文本训练,可在多GPU环境下进行高效训练。
使用教程
1. 安装必要的依赖项,包括CUDA 11.8和PyTorch 2.1.2。
2. 通过pip安装LongVA模型及其依赖。
3. 下载并加载预训练的LongVA模型。
4. 准备输入数据,可以是图像或视频文件。
5. 使用CLI或gradio UI进行模型的交互和测试。
6. 根据需要调整生成参数,以获得最佳结果。
7. 运行评估脚本,测试模型在不同任务上的性能。
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