VideoPrism是谷歌研究團(tuán)隊推出的一款多功能視頻編碼器，旨在通過單一的預(yù)訓(xùn)練模型有效應(yīng)對多種視頻理解任務(wù)。憑借其卓越的語義表示能力，VideoPrism在視頻分類、定位、檢索、描述生成和問答等領(lǐng)域展現(xiàn)出高效的性能和準(zhǔn)確性。

VideoPrism是什么

VideoPrism是谷歌研究團(tuán)隊開發(fā)的通用視頻編碼器，專注于通過一個統(tǒng)一的預(yù)訓(xùn)練模型來處理多種視頻理解任務(wù)。該模型能夠從視頻中提取豐富的語義信息，進(jìn)而在視頻分類、定位、檢索、描述生成和問答等不同任務(wù)中取得優(yōu)異表現(xiàn)。

VideoPrism的設(shè)計理念在于預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和建模策略的創(chuàng)新之處，通過在大規(guī)模的異構(gòu)視頻與文本數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，并采用視頻-文本對比學(xué)習(xí)與掩碼視頻建模的兩階段訓(xùn)練方法。

研究論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2402.13217

官方項目介紹：https://blog.research.google/2024/02/videoprism-foundational-visual-encoder.html

VideoPrism的主要功能

• 視頻分類：VideoPrism可以對視頻內(nèi)容進(jìn)行精確分類，識別主要活動或，例如將視頻分為、烹飪、游戲等不同類別。
• 視頻定位：在視頻定位任務(wù)中，VideoPrism能夠準(zhǔn)確識別特定動作或的開始和結(jié)束時間，這對于理解視頻內(nèi)容的時序信息至關(guān)重要。
• 視頻檢索：該模型可以實現(xiàn)視頻與文本的檢索，即根據(jù)文本描述找到相關(guān)視頻片段，有助于內(nèi)容推薦和視頻數(shù)據(jù)庫搜索等應(yīng)用場景。
• 視頻描述生成：VideoPrism能夠為視頻生成描述性文字，幫助用戶快速理解視頻內(nèi)容，常用于視頻內(nèi)容管理和索引。
• 視頻問答：該模型可以處理關(guān)于視頻內(nèi)容的問答任務(wù)，例如回答有關(guān)視頻中發(fā)生的問題，這要求模型對視頻內(nèi)容進(jìn)行深入理解。
• 科學(xué)視覺：在科學(xué)研究領(lǐng)域，VideoPrism可以應(yīng)用于動物行為分析、生態(tài)學(xué)研究等，幫助研究人員從視頻數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。
• 多模態(tài)學(xué)習(xí)：結(jié)合大型語言模型（如PaLM），VideoPrism能夠在視頻與語言之間建立聯(lián)系，完成更復(fù)雜的任務(wù)，如視頻內(nèi)容的詳細(xì)描述和解釋。

VideoPrism的技術(shù)原理

• 預(yù)訓(xùn)練（Pre-training）：VideoPrism在大規(guī)模異構(gòu)視頻-文本數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，使模型學(xué)習(xí)到豐富的視頻表示，這些表示能夠捕捉視頻內(nèi)容的語義信息。該數(shù)據(jù)集包含3600萬個高質(zhì)量視頻-標(biāo)題對和5.82億個配有噪聲的并行文本（如ASR轉(zhuǎn)錄文本）的視頻片段。
• 視頻-文本對比學(xué)習(xí)（Video-Text Contrastive Learning）：在預(yù)訓(xùn)練的第一階段，VideoPrism通過對比學(xué)習(xí)來對齊視頻和文本的表示，模型嘗試找到視頻內(nèi)容與相關(guān)文本描述之間的對應(yīng)關(guān)系，從而學(xué)習(xí)到高質(zhì)量的特征。
• 掩碼視頻建模（Masked Video Modeling）：在預(yù)訓(xùn)練的第二階段，VideoPrism采用掩碼視頻建模來進(jìn)一步提升對視頻內(nèi)容的理解。該過程包括隨機遮蔽視頻中的部分內(nèi)容，然后讓模型預(yù)測這些被遮蔽部分的內(nèi)容，以幫助模型學(xué)習(xí)到更細(xì)致全面的視頻表示。
• 全局和局部蒸餾（Global and Local Distillation）：在第二階段，VideoPrism還進(jìn)行全局和局部蒸餾，提取第一階段模型中的全局視頻表示，并將其與局部細(xì)節(jié)相結(jié)合。此過程使模型在保持語義信息的同時，更好地理解視頻的整體結(jié)構(gòu)和局部動態(tài)。
• 打亂詞序（Token Shuffling）：為了提高模型對視頻內(nèi)容的理解，VideoPrism在第二階段的預(yù)訓(xùn)練中引入了Token Shuffling策略，要求模型在預(yù)測遮蔽部分時不考慮輸入樣本的順序，從而迫使模型更加關(guān)注視頻的實際內(nèi)容。
• 下游任務(wù)適配（Downstream Task Adaptation）：完成預(yù)訓(xùn)練后，VideoPrism可以通過簡單的適配來處理各種下游視頻理解任務(wù)。這通常涉及在模型輸出上添加特定任務(wù)頭（如分類器、或檢索器），而無需微調(diào)模型的主體部分。

應(yīng)用場景

VideoPrism可以廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)域，包括但不限于：

• 在線視頻平臺的內(nèi)容分類和推薦系統(tǒng)
• 自動化視頻監(jiān)控和檢測
• 教育和培訓(xùn)視頻的內(nèi)容分析與描述生成
• 科學(xué)研究中的視頻數(shù)據(jù)分析
• 社交媒體中視頻內(nèi)容的檢索與問答

常見問題

• VideoPrism支持哪些視頻理解任務(wù)？ VideoPrism支持視頻分類、定位、檢索、描述生成以及問答等多種任務(wù)。
• 如何使用VideoPrism進(jìn)行下游任務(wù)？ 只需在模型輸出上添加特定的任務(wù)頭，便可進(jìn)行各種下游任務(wù)的適配。
• VideoPrism的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源是什么？ 預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自于大規(guī)模的異構(gòu)視頻-文本數(shù)據(jù)集，包含豐富的高質(zhì)量視頻和文本對。
• VideoPrism是否可以用于科學(xué)研究？ 是的，VideoPrism在科學(xué)視覺領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用潛力，特別是在動物行為分析和生態(tài)研究中。