ViLAMP – 螞蟻聯合人民大學推出的視覺語言模型
ViLAMP是螞蟻集團與中國人民大合開發的一種視覺語言模型,旨在高效處理長視頻內容。該模型采用混合精度策略,能夠對視頻中的關鍵幀進行精準分析,從而顯著降低計算開銷并提升處理效率。ViLAMP在多個視頻理解基準測試中表現優異,特別是在長視頻分析任務中展現出明顯的優勢。它能夠在單張A100 GPU上處理長達1萬幀(約3小時)的視頻,同時保持穩定的理解準確性,為長視頻分析提供了全新的解決方案。
ViLAMP是什么
ViLAMP(VIdeo-LAnguage Model with Mixed Precision)是由螞蟻集團與中國人民大學共同推出的一款視覺語言模型,專門針對長視頻內容的高效處理。該模型基于混合精度策略,能夠對視頻中的關鍵幀進行高精度分析,同時大幅降低計算成本,提高處理效率。ViLAMP在眾多視頻理解基準測試中表現出色,并在長視頻理解任務中展示了顯著優勢。它可以在單張A100 GPU上處理長達1萬幀(約3小時)的視頻,且保持穩定的理解準確率,為長視頻分析提供了創新的解決方案。
ViLAMP的主要功能
- 長視頻理解:支持處理長達數小時的視頻內容。
- 關鍵信息提取:能夠精準提取視頻中的重要信息,并壓縮冗余數據。
- 高效計算:在單張A100 GPU上處理長達1萬幀(約3小時)的視頻,顯著降低內存和計算成本,提升處理效率。
- 多任務處理:支持多種視頻理解任務,包括視頻內容問答、動作識別、場景理解等。
ViLAMP的技術原理
- 差分關鍵幀選擇:運用貪心算法選擇與用戶查詢高度相關且具有時間多樣性的關鍵幀,確保選中的關鍵幀能夠有效捕捉重要信息,避免冗余。
- 差分特征合并:對非關鍵幀進行壓縮,將每個非關鍵幀的多個patch合并為一個token。通過差分加權池化,賦予與用戶查詢相關且獨特的patch更高權重,同時降低與關鍵幀重復的patch的權重,從而在保留關鍵信息的同時顯著減少計算量。
ViLAMP的項目地址
- GitHub倉庫:https://github.com/steven-ccq/ViLAMP
- arXiv技術論文:https://arxiv.org/pdf/2504.02438
ViLAMP的應用場景
- 在線教育:快速提煉教育視頻中的重點內容,生成摘要或解答學生提問。
- 視頻監控:實時分析監控視頻,及時檢測異常并發出警報。
- 直播分析:實時處理直播內容,提取精彩瞬間或回應觀眾提問。
- 影視制作:助力編輯和導演篩選素材,提取關鍵場景,提升制作效率。
- 智能客服:自動回答用戶關于視頻內容的問題,提升用戶體驗。
常見問題
- ViLAMP支持哪些視頻格式? ViLAMP能夠處理多種常見視頻格式,包括MP4、AVI等。
- 如何獲取ViLAMP的使用權限? 用戶可以通過訪問ViLAMP的GitHub倉庫獲取相關文檔和使用指南。
- ViLAMP的計算需求是什么? ViLAMP最小要求一張A100 GPU以確保高效處理長視頻內容。
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