VideoLLaMA2 هو نموذج لغة متقدم متعدد الوسائط يركز على تحسين قدرات فهم الفيديو، وخاصة النمذجة الزمانية المكانية وفهم الصوت. يمكنه التعرف بسرعة على محتوى الفيديو وإنشاء ترجمات مصاحبة، على سبيل المثال، بالنسبة لفيديو مدته 31 ثانية، يستغرق الأمر 19 ثانية فقط لإكمال التعرف وإنشاء الترجمات المصاحبة. يهدف هذا المشروع إلى تعزيز تطوير تقنية نماذج اللغة الكبيرة للفيديو وتزويد المستخدمين بتجربة فهم أكثر ملاءمة وعمقًا لمحتوى الفيديو. ستقدم هذه المقالة بالتفصيل الوظائف وسيناريوهات التطبيق والإدخال التجريبي لـ VideoLLaMA2.
مع تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، أصبح فهم الفيديو أكثر أهمية. على هذه الخلفية، ظهر مشروع VideoLLaMA2 إلى حيز الوجود، بهدف تطوير النمذجة الزمانية المكانية وقدرات فهم الصوت لنماذج الفيديو اللغوية الكبيرة. هذا المشروع عبارة عن نموذج لغة متقدم متعدد الوسائط يمكنه مساعدة المستخدمين على فهم محتوى الفيديو بشكل أفضل. في الاختبار، تعرف VideoLLaMA2 على محتوى الفيديو بسرعة كبيرة، على سبيل المثال، استغرق الأمر 19 ثانية فقط للتعرف على فيديو مدته 31 ثانية وإنشاء الترجمة. الترجمات الموجودة في الفيديو أدناه هي فهم VideoLLaMA2 للفيديو بناءً على التعليمات.
إليكم ما يقوله تعليق الفيديو: يلتقط هذا الفيديو مشهدًا نابضًا بالحياة وغريب الأطوار لسفينة قراصنة مصغرة تبحر وسط موجات مضطربة من رغوة القهوة. تبدو هذه السفن ذات التصميم المعقد، وأشرعتها مرفوعة وأعلامها ترفرف، وكأنها في رحلة مغامرة عبر بحر من الزبد. تحتوي السفينة على معدات وصواري مفصلة، مما يزيد من صحة المشهد. المشهد بأكمله عبارة عن تصوير ممتع وخيالي للمغامرة البحرية، كل ذلك في حدود فنجان من القهوة.
في الوقت الحاضر، أصدر VideoLLaMA2 رسميًا المدخل التجريبي، والتجربة هي كما يلي:
مدخل مشروع VideoLLaMA2: https://top.aibase.com/tool/videollama-2
عنوان URL التجريبي: https://huggingface.co/spaces/lixin4ever/VideoLLaMA2
ميزات VideoLLaMA2:
1. النمذجة المكانية والزمانية: يمكن لـ VideoLLaMA2 إجراء نمذجة مكانية وزمانية دقيقة وتحديد الإجراءات وتسلسل الأحداث في مقاطع الفيديو. من خلال تصميم محتوى الفيديو، يمكنك الحصول على فهم أعمق لقصص الفيديو.
النمذجة الزمانية المكانية تعني أن النموذج يمكنه التقاط المعلومات الزمانية والمكانية في الفيديو بدقة، وبالتالي استنتاج تسلسل الأحداث والإجراءات في الفيديو. هذه الميزة تجعل فهم محتوى الفيديو أكثر دقة وتفصيلاً.
2. فهم الصوت: يتمتع VideoLLaMA2 أيضًا بقدرات ممتازة على فهم الصوت، والتي يمكنها تحديد محتوى الصوت في مقاطع الفيديو وتحليله. يتيح ذلك للمستخدمين فهم محتوى الفيديو بشكل أكثر شمولاً، بما يتجاوز مجرد المعلومات المرئية.
ويعني فهم الصوت أن النموذج يمكنه التعرف على الأصوات في مقاطع الفيديو وتحليلها، بما في ذلك الحوار الصوتي والموسيقى والمحتويات الأخرى. من خلال فهم الصوت، يمكن للمستخدمين فهم موسيقى خلفية الفيديو ومحتوى الحوار وما إلى ذلك بشكل أفضل، وبالتالي فهم الفيديو بشكل أكثر شمولاً.
سيناريوهات تطبيق VideoLLaMA2:
استنادًا إلى الإمكانات المذكورة أعلاه، يمكن استخدام سيناريوهات تطبيق VideoLLaMA2 لتوليد اللحظات المميزة في الوقت الفعلي وفهم المحتوى المباشر في الوقت الفعلي وملخصه، وما إلى ذلك. ويمكن تلخيصها على النحو التالي:
بحث فهم الفيديو: في المجال الأكاديمي، يمكن استخدام VideoLLaMA2 لأبحاث فهم الفيديو، مما يساعد الباحثين على تحليل محتوى الفيديو واستكشاف المعلومات الكامنة وراء قصص الفيديو.
تحليل محتوى الوسائط: يمكن لصناعة الوسائط استخدام VideoLLaMA2 لتحليل محتوى الفيديو لفهم احتياجات المستخدم بشكل أفضل وتحسين توصيات المحتوى وما إلى ذلك.
التعليم والتدريب: في مجال التعليم، يمكن استخدام VideoLLaMA2 لإنتاج مقاطع فيديو تعليمية، والمساعدة في فهم محتوى التدريس، وتحسين تأثيرات التعلم.
بشكل عام، أظهر VideoLLaMA2 إمكانات كبيرة في مجال فهم محتوى الفيديو بفضل إمكاناته القوية في النمذجة الزمانية المكانية وفهم الصوت، وهو يتمتع بآفاق واسعة للتطبيق في المستقبل ويستحق التطلع إلى مزيد من التطوير والتطبيق.