VideoLLaMA2 adalah model bahasa multi-modal canggih yang berfokus pada peningkatan kemampuan pemahaman video, khususnya pemodelan spatiotemporal dan pemahaman audio. Ini dapat dengan cepat mengidentifikasi konten video dan menghasilkan subtitle. Misalnya, untuk video berdurasi 31 detik, hanya dibutuhkan 19 detik untuk menyelesaikan pengenalan dan menghasilkan subtitle. Proyek ini bertujuan untuk mempromosikan pengembangan teknologi model bahasa besar video dan memberikan pengalaman pemahaman konten video yang lebih nyaman dan mendalam kepada pengguna. Artikel ini akan memperkenalkan secara rinci fungsi, skenario aplikasi, dan entri uji coba VideoLLaMA2.
Dengan berkembangnya teknologi kecerdasan buatan, pemahaman video menjadi semakin penting. Dengan latar belakang ini, proyek VideoLLaMA2 muncul, yang bertujuan untuk memajukan kemampuan pemodelan spatiotemporal dan pemahaman audio dari model bahasa video besar. Proyek ini adalah model bahasa multi-modal tingkat lanjut yang dapat membantu pengguna lebih memahami konten video. Dalam pengujiannya, VideoLLaMA2 mengenali konten video dengan sangat cepat, misalnya hanya membutuhkan waktu 19 detik untuk mengenali video berdurasi 31 detik dan menghasilkan subtitle. Subtitle pada video di bawah ini merupakan pemahaman VideoLLaMA2 terhadap video berdasarkan instruksi.
Berikut keterangan videonya: Video ini menangkap pemandangan yang hidup dan aneh dari miniatur kapal bajak laut yang berlayar di tengah gelombang busa kopi yang bergejolak. Kapal-kapal yang dirancang dengan rumit ini, dengan layar terangkat dan bendera berkibar, tampak seperti sedang dalam perjalanan penuh petualangan melintasi lautan busa. Kapal ini memiliki tali-temali dan tiang-tiang yang detail, menambah keaslian pemandangannya. Keseluruhan tontonan ini merupakan penggambaran petualangan bahari yang menyenangkan dan imajinatif, semuanya dalam batasan secangkir kopi.
Saat ini VideoLLaMA2 telah resmi merilis uji cobanya sebagai berikut:
Pintu masuk proyek VideoLLaMA2: https://top.aibase.com/tool/videollama-2
URL uji coba: https://huggingface.co/spaces/lixin4ever/VideoLLaMA2
Fitur VideoLLaMA2:
1. Pemodelan spatio-temporal: VideoLLaMA2 dapat melakukan pemodelan spatio-temporal secara akurat dan mengidentifikasi tindakan dan urutan peristiwa dalam video. Dengan memodelkan konten video, Anda dapat memperoleh pemahaman lebih dalam tentang cerita video.
Pemodelan spatiotemporal berarti model dapat secara akurat menangkap informasi temporal dan spasial dalam video, sehingga menyimpulkan urutan peristiwa dan tindakan dalam video. Fitur ini membuat pemahaman konten video menjadi lebih tepat dan detail.
2. Pemahaman audio: VideoLLaMA2 juga memiliki kemampuan pemahaman audio yang sangat baik, yang dapat mengidentifikasi dan menganalisis konten suara dalam video. Hal ini memungkinkan pengguna untuk memahami konten video secara lebih komprehensif, lebih dari sekadar informasi visual.
Pemahaman audio berarti model dapat mengenali dan menganalisis suara dalam video, termasuk dialog suara, musik, dan konten lainnya. Melalui pemahaman audio, pengguna dapat lebih memahami musik latar video, konten dialog, dll., sehingga memahami video secara lebih komprehensif.
Skenario aplikasi VideoLLaMA2:
Berdasarkan kemampuan di atas, skenario aplikasi VideoLLaMA2 dapat digunakan untuk pembuatan momen sorotan secara real-time, pemahaman dan ringkasan konten langsung secara real-time, dll. Dapat diringkas sebagai berikut:
Penelitian pemahaman video: Di bidang akademis, VideoLLaMA2 dapat digunakan untuk penelitian pemahaman video, membantu peneliti menganalisis konten video dan mengeksplorasi informasi di balik cerita video.
Analisis konten media: Industri media dapat menggunakan VideoLLaMA2 untuk analisis konten video guna lebih memahami kebutuhan pengguna, mengoptimalkan rekomendasi konten, dll.
Pendidikan dan pelatihan: Di bidang pendidikan, VideoLLaMA2 dapat digunakan untuk menghasilkan video pengajaran, membantu memahami konten pengajaran, dan meningkatkan efek pembelajaran.
Secara keseluruhan, VideoLLaMA2 telah menunjukkan potensi besar di bidang pemahaman konten video dengan kemampuan pemodelan spatiotemporal dan pemahaman audio yang kuat. VideoLLaMA2 memiliki prospek penerapan yang luas di masa depan dan layak untuk dinantikan pengembangan dan penerapannya lebih lanjut.