LiveCC – 字節(jié)聯(lián)合新加坡國立大學開源的實時視頻解說模型
LiveCC是由新加坡國立大學Show Lab團隊與字節(jié)跳動共同開發(fā)的一種先進的實時視頻解說模型。該模型基于自動語音識別(ASR)字幕進行了大規(guī)模的訓練,能夠像專業(yè)解說員一樣迅速分析視頻內(nèi)容,并同步生成自然流暢的語音或文字解說。LiveCC推出了Live-CC-5M數(shù)據(jù)集用于預訓練,及Live-WhisperX-526K數(shù)據(jù)集用于高質(zhì)量的監(jiān)督微調(diào)。此外,LiveCC還設計了LiveSports-3K基準測試,以評估模型在實時視頻評論方面的表現(xiàn)。實驗結(jié)果顯示,LiveCC在實時視頻評論和視頻問答任務上表現(xiàn)優(yōu)異,具備低延遲和高質(zhì)量的生成能力。
LiveCC是什么
LiveCC是一個創(chuàng)新的實時視頻解說模型,由新加坡國立大學Show Lab團隊與字節(jié)跳動合作推出。該模型利用自動語音識別(ASR)字幕進行大規(guī)模訓練,能夠快速且準確地分析視頻內(nèi)容,并生成流暢自然的語音或文字解說。其開發(fā)過程中,使用了Live-CC-5M數(shù)據(jù)集進行預訓練和Live-WhisperX-526K數(shù)據(jù)集進行高質(zhì)量的微調(diào)。同時,LiveCC還建立了LiveSports-3K基準測試,以評估模型在實時評論方面的能力。研究表明,LiveCC在實時視頻評論和視頻問答任務上表現(xiàn)出色,能夠?qū)崿F(xiàn)低延遲和高質(zhì)量的內(nèi)容生成。
主要功能
- 實時視頻評論:根據(jù)視頻內(nèi)容生成連續(xù)、自然的實時評論,適用場景包括體育賽事、新聞報道和教學視頻等。
- 視頻問答:回答與視頻內(nèi)容相關(guān)的問題,幫助用戶深入理解視頻中的和細節(jié)。
- 低延遲處理:支持極低延遲的處理(每幀小于0.5秒),適合實時應用場景。
- 多場景適應:能夠應對多種視頻類型,包括體育、新聞、教育和娛樂等。
產(chǎn)品官網(wǎng)
- 項目官網(wǎng):訪問官網(wǎng)
- GitHub倉庫:查看GitHub
- HuggingFace模型庫:訪問HuggingFace
- arXiv技術(shù)論文:查閱論文
- 在線體驗Demo:試玩Demo
應用場景
- 體育賽事:提供實時評論和賽事分析,提升觀眾的觀看體驗。
- 新聞報道:輔助實時新聞解讀,增強報道的深度和專業(yè)性。
- 教育領(lǐng)域:為教學視頻生成解說,支持技能培訓。
- 娛樂媒體:為影視內(nèi)容提供實時劇情解讀,增加互動性。
- 智能助手:結(jié)合視頻內(nèi)容提供實時信息,提升用戶交互體驗。
常見問題
- LiveCC支持哪些視頻類型?:LiveCC可以處理多種視頻類型,包括體育、新聞、教育和娛樂等。
- 實時延遲有多低?:LiveCC的延遲處理時間每幀小于0.5秒,適合實時應用。
- 如何訪問LiveCC的Demo?:用戶可以通過訪問HuggingFace平臺上的Demo鏈接進行在線體驗。
- LiveCC的技術(shù)原理是什么?:LiveCC通過流式訓練方法將ASR單詞與視頻幀時間戳交錯學習,結(jié)合視覺編碼器和語言模型進行處理。
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