2024年6月3日 · Video-LLaMA is built on top of BLIP-2 and MiniGPT-4. It is composed of two core components: (1) Vision-Language (VL) Branch and (2) Audio-Language (AL) Branch. A two-layer video Q-Former and a frame embedding layer (applied to the embeddings of each frame) are introduced to compute video representations.

2024年6月3日 · To run a video-based LLM (Large Language Model) web demonstration on your device, you will first need to ensure that you have the necessary model checkpoints prepared, followed by adhering to the steps outlined to successfully launch the demo.

2023年6月5日 · We present Video-LLaMA a multi-modal framework that empowers Large Language Models (LLMs) with the capability of understanding both visual and auditory content in the video. Video-LLaMA bootstraps cross-modal training from the frozen pre-trained visual and audio encoders and the frozen LLMs.

Video-LLaMA的核心原理是将视频中的视觉信息和文本信息进行融合，通过训练让模型学会从视频中提取关键信息并生成相应的文本描述。这一过程需要大量的数据和计算资源，但随着技术的进步，我们已经可以实现高效的训练和部署。

2024年6月11日 · In this paper, we present the VideoLLaMA 2, a set of Video Large Language Models (Video-LLMs) designed to enhance spatial-temporal modeling and audio understanding in video and audio-oriented tasks.

Video-LLaMA的核心原理是将视频中的视觉信息和文本信息进行融合，通过训练让模型学会从视频中提取关键信息并生成相应的文本描述。 这一 过程 需要大量的数据和计算资源，但随着技术的进步，我们已经可以实现高效的训练和 部署 。

2023年6月15日 · Video-LLaMA 旨在使冻结的 LLM 能够理解视频中的视觉和听觉内容。 如图所示，本文设计了两个分支，即 视觉语言分支 和 音频语言分支 ，分别将视频帧和音频信号转换为与 LLM 的文本输入兼容的查询表示。

2024年6月3日 · Video-LLaMA是一个多模态AI项目，为大型语言模型赋予视频和音频理解能力。该项目基于BLIP-2和MiniGPT-4构建，包含视觉-语言和音频-语言两个分支。经过大规模视频和图像数据预训练及指令微调后，Video-LLaMA能够进行视频分析、音频理解和多轮对话。

本文将重点介绍称为video - llama的多模态框架。 Video-LLaMA 旨在使LLM能够理解视频中的视觉和听觉内容。 论文设计了两个分支，即视觉语言分支和音频语言分支，分别将视频帧和音频信号转换为与llm文本输入兼容的查询表示。 video - llama结合了视频中的视觉和听觉内容，可以提高语言模型对视频内容的理解。 他们提出了一个视频Q-former来捕捉视觉场景的时间变化，一个音频Q-former来整合视听信号。 该模型在大量视频图像标题对和视觉指令调优数据集上进行训练，使 …

2023年6月21日 · 本文将重点介绍称为video - llama的多模态框架。 Video-LLaMA旨在使LLM能够理解视频中的视觉和听觉内容。 论文设计了两个分支，即视觉语言分支和音频语言分支，分别将视频帧和音频信号转换为与llm文本输入兼容的查询表示。