在數字時代，視頻已經成為一種主要的內容形式。但是理解和解釋視頻內容是一項複雜的任務，不僅需要視覺和聽覺信號的整合，還需要處理上下文的時間序列的能力。本文將重點介紹稱為video - llama的多模態框架。Video-LLaMA旨在使LLM能夠理解視頻中的視覺和聽覺內容。論文設計了兩個分支，即視覺語言分支和音頻語言分支，分別將視頻幀和音頻信號轉換為與llm文本輸入兼容的查詢表示。

video - llama結合了視頻中的視覺和聽覺內容，可以提高語言模型對視頻內容的理解。他們提出了一個視頻Q-former來捕捉視覺場景的時間變化，一個音頻Q-former來整合視聽信號。該模型在大量視頻圖像標題對和視覺指令調優數據集上進行訓練，使視覺和音頻編碼器的輸出與LLM的嵌入空間對齊。作者發現video - llama展示了感知和理解視頻內容的能力，並根據視頻中呈現的視覺和聽覺信息產生有意義的反應。

Video-LLaMa的核心組件

1、Video Q-former:一個動態的視覺解釋器

Video Q-former是video - llama框架的關鍵組件。它旨在捕捉視覺場景中的時間變化，提供對視頻內容的動態理解。視頻Q-former跟蹤隨時間的變化，以一種反映視頻演變性質的方式解釋視覺內容。這種動態解釋為理解過程增加了一層深度，使模型能夠以更細緻入微的方式理解視頻內容。

VL分支模型：ViT-G/14 + BLIP-2 Q-Former

• 引入了一個兩層視頻Q-Former和一個幀嵌入層(應用於每幀的嵌入)來計算視頻表示。
• 在Webvid-2M視頻標題數據集上訓練VL分支，並完成視頻到文本的生成任務。還將圖像-文本對(來自LLaVA的約595K圖像標題)添加到預訓練數據集中，以增強對靜態視覺概念的理解。
• 預訓練後，使用MiniGPT-4, LLaVA和VideoChat的指令調優數據進一步微調我們的VL分支。

2、Audio Q-former:視聽集成

Audio Q-former是Video-LLaMa框架的另一個重要組件。它集成了視聽信號，確保模型完整地理解視頻內容。Audio Q-former同時處理和解釋視覺和聽覺信息，增強對視頻內容的整體理解。這種視聽信號的無縫集成是Video-LLaMa框架的一個關鍵特徵，它在其有效性中起著至關重要的作用。

• AL分支(音頻編碼器:ImageBind-Huge)
• 引入兩層音頻Q-Former和音頻段嵌入層(應用於每個音頻段的嵌入)來計算音頻表示。
• 由於使用的音頻編碼器(即ImageBind)已經跨多個模態對齊，所以只在視頻/圖像指令數據上訓練AL分支，只是為了將ImageBind的輸出連接到語言解碼器。

訓練過程

模型是在視頻圖像標題對和視覺指令調優數據集的大量數據集上訓練的。這個訓練過程將視覺和音頻編碼器的輸出與語言模型的嵌入空間對齊。這種對齊確保了高水平的準確性和理解力，使模型能夠根據視頻中呈現的視覺和聽覺信息生成有意義的響應。

作者還提供了預訓練的模型：

我們可以直接下載測試或者微調

影響和潛力

video - llama模型展示了一種令人印象深刻的感知和理解視頻內容的能力。它基於視頻中呈現的視覺和聽覺信息。這種能力標誌著視頻理解領域的重大進步，為各個領域的應用開闢了新的可能性。

例如，在娛樂行業，Video-LLaMa可用於為視障觀眾生成準確的語音描述。在教育領域，它可以用來創建交互式學習材料。在安全領域，它可以用來分析監控錄像，識別潛在的威脅或異常情況。

論文和原始碼在這裡：

arxiv 2306.02858

作者：TutorMaster