ShareGPT4Video:提供密集且精确的字幕来改善大型视频-语言模型的视频理解能力和文本到视频模型的视频生成能力

分类:AI视频 | 热度:34 ℃

中国科学技术大学、香港中文大学、北京大学和上海人工智能实验室的研究人员推出ShareGPT4Video,旨在通过提供密集且精确的字幕来改善大型视频-语言模型(LVLMs)的视频理解能力和文本到视频模型(T2VMs)的视频生成能力。例如,你有一个AI助手,它不仅能看懂视频内容,还能根据视频内容生成详细的描述。这个助手就像一个既会看视频又善于表达的超级观众。"ShareGPT4Video"项目就是训练这样的AI助手,让它能够理解视频内容,并根据这些内容生成丰富、精确的字幕。

  • 项目主页:https://sharegpt4video.github.io
  • GitHub:https://github.com/ShareGPT4Omni/ShareGPT4Video
  • 模型地址:https://huggingface.co/Lin-Chen

ShareGPT4Video:提供密集且精确的字幕来改善大型视频-语言模型的视频理解能力和文本到视频模型的视频生成能力

主要功能和特点:

  1. 高质量视频字幕数据集(ShareGPT4Video):包含40K个视频,这些视频来自不同来源,具有各种长度和主题,配备了由GPT4V模型生成的密集字幕。
  2. 高效的字幕生成模型(ShareCaptioner-Video):能够为任意视频生成高质量字幕的模型,已经为480万个视频生成了字幕。
  3. 先进的大型视频语言模型(ShareGPT4Video-8B):一个简单但性能出色的模型,在三个先进的视频基准测试中达到了最佳性能。

工作原理:

  • 差异化滑动窗口字幕生成策略(DiffSW):通过为视频的第一帧生成详细字幕,然后使用滑动窗口(长度为两帧)顺序处理后续帧,并让GPT4V模型识别帧与帧之间的变化。
  • 层次化提示设计:帮助多模态和语言模型在字幕生成过程中有效执行其角色。

具体应用场景:

  • 视频理解:通过将高质量字幕数据集成到现有的大型视频语言模型中,提高模型对视频内容的理解和生成能力。
  • 视频生成:使用训练有素的文本到视频模型,根据用户提供的详细字幕生成高清晰度、10秒长的视频。
  • 数据集构建:为视频生成和理解任务提供了一个包含丰富世界知识、对象属性、相机运动和事件详细时间描述的高质量视频字幕数据集。

论文还提到了一些限制和社会责任问题,例如,当前的字幕生成流程无法同时整合音频信息,未来计划在支持音频输入后加入音频信息以提高字幕质量。此外,尽管使用了公共数据集,但无法确保所选视频不包含人脸,因此在使用生成的字幕时,用户必须遵守原始视频来源的许可证限制。

声明: 猎游人 每天为你带来最新的游戏和硬件打折情报,帮你精心挑选值得玩的游戏,让您的钱花的更值!本站信息大部分来自于网友爆料,如果您发现了优质的游戏或好的价格,不妨爆料给我们吧(谢绝任何商业爆料)! 点此爆料

0条评论

Hi,您需要填写昵称和邮箱!
姓名 (必填)
邮箱 (必填)
网站

暂时木有评论