隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和智能設(shè)備的普及，視頻內(nèi)容正以前所未有的速度增長(zhǎng)。長(zhǎng)視頻，尤其是那些包含豐富信息和復(fù)雜場(chǎng)景的視頻，對(duì)于理解人類行為、環(huán)境變化以及時(shí)間序列事件具有重要價(jià)值。然而，隨著視頻長(zhǎng)度的增加，如何有效地處理和理解這些視頻內(nèi)容，成為了人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)挑戰(zhàn)。

• 視頻內(nèi)容的挑戰(zhàn)

傳統(tǒng)的視頻理解模型通常專注于短視頻片段，這些片段由于時(shí)間跨度小，因此容易處理和分析。但對(duì)于長(zhǎng)視頻，尤其是那些時(shí)長(zhǎng)可達(dá)幾分鐘甚至幾小時(shí)的視頻，傳統(tǒng)的模型往往難以捕捉和理解視頻中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系和復(fù)雜的語(yǔ)義信息。這導(dǎo)致了在長(zhǎng)視頻內(nèi)容的自動(dòng)分析和理解方面存在顯著的局限性。

• VideoLLaMB的興起?

為了克服這些挑戰(zhàn)，研究人員一直在探索新的技術(shù)和方法。最近，一種名為VideoLLaMB的新型框架引起了廣泛的關(guān)注。VideoLLaMB是一種開(kāi)源的多模態(tài)長(zhǎng)視頻理解框架，它通過(guò)引入記憶橋接層和遞歸記憶令牌來(lái)處理視頻數(shù)據(jù)，確保在分析時(shí)不丟失關(guān)鍵視覺(jué)信息。這種創(chuàng)新的方法特別設(shè)計(jì)用于理解長(zhǎng)時(shí)間視頻內(nèi)容，保持語(yǔ)義連續(xù)性，并在多種任務(wù)中表現(xiàn)出色。

技術(shù)特點(diǎn)

VideoLLaMB框架的創(chuàng)新之處在于其對(duì)長(zhǎng)視頻內(nèi)容的處理能力，它通過(guò)以下幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了這一點(diǎn)：

1、長(zhǎng)視頻理解

VideoLLaMB專門(mén)設(shè)計(jì)用于處理和理解長(zhǎng)時(shí)間的視頻內(nèi)容，包括復(fù)雜的場(chǎng)景和活動(dòng)，而不丟失關(guān)鍵的視覺(jué)信息 。這對(duì)于實(shí)時(shí)規(guī)劃和詳細(xì)交互等任務(wù)至關(guān)重要。

2、記憶橋接層

框架的核心是記憶橋接層（Memory Bridge Layers），它使用遞歸內(nèi)存令牌（recurrent memory tokens）來(lái)編碼整個(gè)視頻序列。這種設(shè)計(jì)允許模型在不改變視覺(jué)編碼器和大型語(yǔ)言模型（LLM）架構(gòu)的情況下，有效地處理和記憶視頻內(nèi)容 。

3、遞歸內(nèi)存令牌

遞歸內(nèi)存令牌用于存儲(chǔ)和更新視頻的關(guān)鍵信息。在處理視頻片段時(shí)，模型更新這些令牌，保持長(zhǎng)期依賴性的同時(shí)，也能反映當(dāng)前處理的視頻內(nèi)容 。

4、SceneTilling算法

SceneTilling算法用于視頻分割，通過(guò)計(jì)算相鄰幀之間的余弦相似度來(lái)識(shí)別視頻中的關(guān)鍵點(diǎn)，將視頻分割成多個(gè)語(yǔ)義段。這有助于模型更好地理解和處理視頻中的場(chǎng)景變化 。

5、內(nèi)存緩存與檢索機(jī)制

為了緩解梯度消失問(wèn)題并保持長(zhǎng)期記憶，VideoLLaMB采用了內(nèi)存緩存和檢索策略。這允許模型在每個(gè)時(shí)間步存儲(chǔ)先前的記憶令牌，并在需要時(shí)檢索和更新記憶，維持對(duì)視頻內(nèi)容的長(zhǎng)期理解 。

應(yīng)用場(chǎng)景

VideoLLaMB框架因其先進(jìn)的技術(shù)特點(diǎn)，在多個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用潛力。以下是一些主要的應(yīng)用場(chǎng)景：

1、視頻內(nèi)容分析

VideoLLaMB能夠理解和分析長(zhǎng)視頻內(nèi)容，這對(duì)于視頻內(nèi)容審核、版權(quán)檢測(cè)、內(nèi)容推薦系統(tǒng)等場(chǎng)景非常有用。它能夠捕捉視頻中的細(xì)微動(dòng)作和長(zhǎng)期記憶，提供詳細(xì)的互動(dòng)和規(guī)劃支持。

2、視頻問(wèn)答系統(tǒng)

在視頻問(wèn)答（VideoQA）任務(wù)中，用戶提出關(guān)于視頻內(nèi)容的問(wèn)題，VideoLLaMB能夠提供準(zhǔn)確的答案。這適用于教育、娛樂(lè)和信息檢索等領(lǐng)域，能夠增強(qiáng)用戶的互動(dòng)體驗(yàn)。

3、自我中心規(guī)劃

在需要根據(jù)視頻內(nèi)容進(jìn)行實(shí)時(shí)規(guī)劃的場(chǎng)景中，比如規(guī)劃一系列動(dòng)作來(lái)完成某個(gè)任務(wù)，VideoLLaMB能夠提供有效的決策支持。這對(duì)于家庭環(huán)境或個(gè)人助理等場(chǎng)景尤其有用。

4、視頻字幕生成

基于其流式字幕生成能力，VideoLLaMB為視頻自動(dòng)生成實(shí)時(shí)字幕，這對(duì)于聽(tīng)障人士訪問(wèn)視頻內(nèi)容或?yàn)橥庹Z(yǔ)視頻提供即時(shí)翻譯非常有價(jià)值。

這些應(yīng)用場(chǎng)景展示了VideoLLaMB如何幫助不同領(lǐng)域的專業(yè)人員更有效地處理和理解視頻數(shù)據(jù)，提高決策質(zhì)量和操作效率。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和優(yōu)化，VideoLLaMB在未來(lái)可能會(huì)解鎖更多創(chuàng)新的應(yīng)用方式。

部署實(shí)踐

1、下載模型

從huggingface下載相關(guān)模型文件

git clone https://huggingface.co/ColorfulAI/videollamb-llava-1.5-7b

2、環(huán)境準(zhǔn)備

1）克隆VideoLLaMB倉(cāng)庫(kù)

git clone https://github.com/nlco-bigai/VideoLLaMB.git
cd VideoLLaMB

2）創(chuàng)建環(huán)境&安裝包

conda create -n videollamb pythnotallow=3.10 -y
conda activate videollamb
pip install --upgrade pip
pip install -e .
conda install ffmpeg

3、使用CLI的快速入門(mén)

下載模型文件，將其放置到 checkpoints 目錄，然后運(yùn)行以下命令:

python -m llava.serve.cli --model-path checkpoints/videollamb-llava-1.5-7b --video-file XXX.mp4

4、使用CLI流式傳輸視頻字幕

下載模型文件，將其放置到 checkpoints 目錄，然后運(yùn)行以下命令:

python -m llava.serve.cli_streaming --model_path checkpoints/videollamb-llava-1.5-7b

5、Gradio演示

下載檢查點(diǎn)，將其放置到 checkpoints 目錄，然后運(yùn)行以下命令:

python -m llava.serve.gradio_demo

結(jié)語(yǔ)

VideoLLaMB 作為一款創(chuàng)新的長(zhǎng)視頻理解框架，為人工智能領(lǐng)域在處理長(zhǎng)視頻內(nèi)容方面帶來(lái)了新的突破。它的出現(xiàn)不僅解決了傳統(tǒng)模型在長(zhǎng)視頻處理上的難題，還為多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。相信在未來(lái)，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，VideoLLaMB 將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，為我們的生活和工作帶來(lái)更多的便利和創(chuàng)新。讓我們共同期待 VideoLLaMB 在人工智能領(lǐng)域創(chuàng)造更加輝煌的成就。

相關(guān)資料

1. 項(xiàng)目官網(wǎng)：??https://videollamb.github.io??

2.GitHub倉(cāng)庫(kù)：??https://github.com/bigai-nlco/VideoLLaMB??

3. 技術(shù)論文：??https://arxiv.org/pdf/2409.01071??

本文轉(zhuǎn)載自 ??小兵的AI視界??，作者： 小兵