我们是否很快会有自己的个人AI电影伙伴？

我们是否很快会有个人AI电影伙伴？

Video-LLaMA 🦙 论文解析。

不管是在电影期间还是之后聊天，你和我都知道我们喜欢谈论我们喜欢的电影。但是我们离使用人工智能进行这样的对话有多远呢？通过利用像 LLaMA [1] 这样强大的 LLM，Video-LLaMA [2] 将我们带离了与视频内容聊天的现实更近一步。在本文结束时，你将了解 Video-LLaMa 如何处理视频的视觉和听觉内容，以及作者用来训练模型的技巧。但你也将了解处理视频数据的挑战。

结果

那么，Video-LLaMA 具体取得了什么成果呢？

它成功地使你能够输入一个视频，并且不仅能询问有关其视觉内容的问题，还能询问模型在视频中听到了什么！

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由于它的架构，该模型还可以处理静态图像，例如详细描述图像或理解“不寻常”概念，并描述具体场景中的不寻常之处。这种能力得到了现有现代 LLMs（如 LLaMA）的推理能力的增强。

架构

图像字幕生成，或者更一般地说，图像到文本模型（例如 Flamingo [3]、LLaVa [4]、BLIP2 [5]、Kosmos-1 [6] 和 -2 [7]）通常都使用视觉编码器（如 ViT）将单个图像嵌入到一系列嵌入中，然后尝试将其与 LLM 对齐。但是对于视频，我们不仅有一个单独的图像，还有一个相应的音频序列。那么，我们如何嵌入整个视频呢？嗯，老实说，方法几乎是一样的。