视频与音频的交响:探索达摩院VideoLLaMA 2的技术创新

一、简介

文章:https://arxiv.org/abs/2406.07476

代码:https://github.com/DAMO-NLP-SG/VideoLLaMA2

VideoLLaMA 2是由阿里巴巴集团的DAMO Academy团队开发的视频大型语言模型(Video-LLM),旨在通过增强空间-时间建模和音频理解能力,提升视频和音频导向任务的性能。该模型在前代基础上,引入了定制的时空卷积(STC)连接器,有效捕捉视频数据的复杂空间和时间动态。此外,通过联合训练集成了音频分支,增强了模型的多模态理解能力。在多项选择视频问答(MC-VQA)、开放式视频问答(OE-VQA)和视频字幕生成(VC)任务的综合评估中,VideoLLaMA 2展示了与开源模型相比具有竞争力的结果,并在某些专有模型上表现相近。

二、创新点

  1. 多模态理解能力提升 :VideoLLaMA 2在多模态综合理解方面表现出色,这得益于其对视频和音频数据的联合处理和理解。
  2. 时空卷积(STC)连接器 :VideoLLaMA 2的一个关键创新是STC连接器,它用于有效捕捉视频数据的空间和时间动态。

三、实验结果

a.)定性结果

b.)定量结果

实验部分对VideoLLaMA 2在多个视频和音频理解任务上的性能进行了全面评估,包括:

  • 多项选择视频问答 (MC-VQA) :在EgoSchema、PerceptionTest、MV-Bench和VideoMME等数据集上,VideoLLaMA 2展示了与开源模型相比的显著性能提升,并在某些情况下接近专有模型的结果。另外在视频字幕生成,MSVC数据集上,VideoLLaMA 2在正确性和详细性方面得分,展示了模型在解释动态视频内容方面的强大能力。

  • 开放式视频问答 (OE-VQA) :在MSVD-QA、ActivityNet-QA和Video-ChatGPT等数据集上,VideoLLaMA 2在生成答案的质量上与其他模型进行了比较,使用GPT-3.5辅助评估来确定答案的正确性。

c.)Ablation Study

文中提供的消融研究(Ablation Study)细节如下:

  • STC连接器设计选择 :通过实证研究STC连接器中空间交互(RegStage)和时空聚合(Downsample)的不同设计选择,发现3D卷积与RegStage块结合(即STC连接器)在平均性能方面表现最佳。
相关推荐
程序员X小鹿6 分钟前
全部免费!6款AI对口型神器,让照片开口说话唱歌,早晚用得上,建议收藏!(附保姆级教程)
aigc
真忒修斯之船21 分钟前
大模型分布式训练并行技术(三)流水线并行
面试·llm·aigc
学习前端的小z2 小时前
【AIGC】如何通过ChatGPT轻松制作个性化GPTs应用
人工智能·chatgpt·aigc
EasyCVR2 小时前
EHOME视频平台EasyCVR视频融合平台使用OBS进行RTMP推流,WebRTC播放出现抖动、卡顿如何解决?
人工智能·算法·ffmpeg·音视频·webrtc·监控视频接入
zzZ_CMing4 小时前
大语言模型训练的全过程:预训练、微调、RLHF
人工智能·自然语言处理·aigc
冷凝女子4 小时前
【QT】海康视频及openCv抓拍正脸接口
qt·opencv·音视频·海康
安步当歌5 小时前
【WebRTC】视频编码链路中各个类的简单分析——VideoStreamEncoder
音视频·webrtc·视频编解码·video-codec
顾北川_野6 小时前
Android CALL关于电话音频和紧急电话设置和获取
android·音视频
顶呱呱程序6 小时前
2-143 基于matlab-GUI的脉冲响应不变法实现音频滤波功能
算法·matlab·音视频·matlab-gui·音频滤波·脉冲响应不变法
EasyCVR7 小时前
萤石设备视频接入平台EasyCVR多品牌摄像机视频平台海康ehome平台(ISUP)接入EasyCVR不在线如何排查?
运维·服务器·网络·人工智能·ffmpeg·音视频