LiveCC

LiveCC – 字節聯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團隊與字節跳動共同開發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）字幕進行了大規模的訓練，能夠像專業解說員一樣迅速分析視頻內容，并同步生成自然流暢的語音或文字解說。LiveCC推出了Live-CC-5M數據集用于預訓練，及Live-WhisperX-526K數據集用于高質量的監督微調。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。實驗結果顯示，LiveCC在實時視頻評論和視頻問答任務上表現優異，具備低延遲和高質量的生成能力。

LiveCC是什么

LiveCC是一個創新的實時視頻解說模型，由新加坡國立大學Show Lab團隊與字節跳動合作推出。該模型利用自動語音識別（ASR）字幕進行大規模訓練，能夠快速且準確地分析視頻內容，并生成流暢自然的語音或文字解說。其開發過程中，使用了Live-CC-5M數據集進行預訓練和Live-WhisperX-526K數據集進行高質量的微調。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出色，能夠實現低延遲和高質量的內容生成。

主要功能

• 實時視頻評論：根據視頻內容生成連續、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：回答與視頻內容相關的問題，幫助用戶深入理解視頻中的和細節。
• 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。

產品官網

• 項目官網：訪問官網
• GitHub倉庫：查看GitHub
• HuggingFace模型庫：訪問HuggingFace
• arXiv技術論文：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性。
• 教育領域：為教學視頻生成解說，支持技能培訓。
• 娛樂媒體：為影視內容提供實時劇情解讀，增加互動性。
• 智能助手：結合視頻內容提供實時信息，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，結合視覺編碼器和語言模型進行處理。