Goldfish

Goldfish 是一种为理解任意长度视频而设计的方法论。它通过高效的检索机制,首先收集与指令相关的前k个视频片段,然后提供所需的响应。这种设计使得Goldfish能够有效处理任意长的视频序列,适用于电影或电视剧等场景。为了促进检索过程,开发了MiniGPT4-Video,该模型为视频片段生成详细的描述。Goldfish在长视频基准测试中取得了41.78%的准确率,超过了之前的方法14.94%。此外,MiniGPT4-Video在短视频理解中也表现出色,分别在MSVD、MSRVTT、TGIF和TVQA短视频基准测试中超过了现有最佳方法3.23%、2.03%、16.5%和23.59%。这些结果表明,Goldfish模型在长视频和短视频理解方面都有显著改进。

需求人群:

"Goldfish 模型主要面向需要处理和理解长视频内容的研究人员和开发者。例如,电影制作人员、电视剧编辑、视频内容分析专家等。他们可以通过Goldfish模型更高效地分析和理解视频内容,从而提升视频内容的创作和分析效率。"

使用场景示例:

电影制作人员使用Goldfish模型分析电影片段,提取关键情节。

电视剧编辑利用Goldfish模型理解剧情发展,优化剪辑。

视频内容分析专家通过Goldfish模型进行内容审核,确保视频内容合规。

产品特色:

高效检索机制:通过收集与指令相关的前k个视频片段来处理长视频。

MiniGPT4-Video:为视频片段生成详细描述,促进检索过程。

长视频基准测试:在TVQA-long基准测试中取得41.78%的准确率。

短视频基准测试:在MSVD、MSRVTT、TGIF和TVQA短视频基准测试中表现出色。

视频描述生成:使用EVA-CLIP获取视觉标记,并将它们转换为语言模型空间。

字幕与视频帧结合:通过结合视频帧和对齐的字幕提升模型性能。

适应性:能够处理电影或电视剧等长视频序列。

使用教程:

1. 将长视频分解为多个片段。

2. 使用Video Descriptor(如MiniGPT4-Video)为每个片段生成描述。

3. 根据用户查询,检索与指令最相关的片段。

4. 将检索到的片段信息发送到答案模块,获取最终答案。

5. 通过EVA-CLIP获取每个帧的视觉标记。

6. 将视觉标记与字幕文本标记结合,生成语言模型空间的标记。

7. 将生成的标记输入到语言模型中,进行进一步处理和分析。

8. 利用生成的描述和分析结果,进行视频内容的理解和应用。

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