VideoPrism

AI項目和框架1年前 (2024)發布 AI工具集

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VideoPrism是谷歌研究團隊推出的一款多功能視頻編碼器，旨在通過單一的預訓練模型有效應對多種視頻理解任務。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域展現出高效的性能和準確性。

VideoPrism是什么

VideoPrism是谷歌研究團隊開發的通用視頻編碼器，專注于通過一個統一的預訓練模型來處理多種視頻理解任務。該模型能夠從視頻中提取豐富的語義信息，進而在視頻分類、定位、檢索、描述生成和問答等不同任務中取得優異表現。

VideoPrism

VideoPrism的設計理念在于預訓練數據和建模策略的創新之處，通過在大規模的異構視頻與文本數據集上進行預訓練，并采用視頻-文本對比學習與掩碼視頻建模的兩階段訓練方法。

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

VideoPrism

視頻分類：VideoPrism可以對視頻內容進行精確分類，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：在視頻定位任務中，VideoPrism能夠準確識別特定動作或的開始和結束時間，這對于理解視頻內容的時序信息至關重要。
視頻檢索：該模型可以實現視頻與文本的檢索，即根據文本描述找到相關視頻片段，有助于內容推薦和視頻數據庫搜索等應用場景。
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容，常用于視頻內容管理和索引。
視頻問答：該模型可以處理關于視頻內容的問答任務，例如回答有關視頻中發生的問題，這要求模型對視頻內容進行深入理解。
科學視覺：在科學研究領域，VideoPrism可以應用于動物行為分析、生態學研究等，幫助研究人員從視頻數據中提取有價值的信息。
多模態學習：結合大型語言模型（如PaLM），VideoPrism能夠在視頻與語言之間建立聯系，完成更復雜的任務，如視頻內容的詳細描述和解釋。

VideoPrism的技術原理

VideoPrism

預訓練（Pre-training）：VideoPrism在大規模異構視頻-文本數據集上進行預訓練，使模型學習到豐富的視頻表示，這些表示能夠捕捉視頻內容的語義信息。該數據集包含3600萬個高質量視頻-標題對和5.82億個配有噪聲的并行文本（如ASR轉錄文本）的視頻片段。
視頻-文本對比學習（Video-Text Contrastive Learning）：在預訓練的第一階段，VideoPrism通過對比學習來對齊視頻和文本的表示，模型嘗試找到視頻內容與相關文本描述之間的對應關系，從而學習到高質量的特征。
掩碼視頻建模（Masked Video Modeling）：在預訓練的第二階段，VideoPrism采用掩碼視頻建模來進一步提升對視頻內容的理解。該過程包括隨機遮蔽視頻中的部分內容，然后讓模型預測這些被遮蔽部分的內容，以幫助模型學習到更細致全面的視頻表示。
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，并將其與局部細節相結合。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構和局部動態。
打亂詞序（Token Shuffling）：為了提高模型對視頻內容的理解，VideoPrism在第二階段的預訓練中引入了Token Shuffling策略，要求模型在預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注視頻的實際內容。
下游任務適配（Downstream Task Adaptation）：完成預訓練后，VideoPrism可以通過簡單的適配來處理各種下游視頻理解任務。這通常涉及在模型輸出上添加特定任務頭（如分類器、或檢索器），而無需微調模型的主體部分。