Video-CCAM

Modelo de video multilingüe ligero y flexible desarrollado por el equipo de investigación multimedia de Tencent QQ.

Producto ComúnVideoComprensión de vídeoModelo multilingüe

Video-CCAM es una serie de modelos de video multilingües flexibles (Video-MLLM) desarrollados por el equipo de investigación multimedia de Tencent QQ, dedicados a mejorar la capacidad de comprensión de video-lenguaje, especialmente adecuados para el análisis de videos cortos y largos. Logra esto mediante máscaras de atención cruzada causal (Causal Cross-Attention Masks). Video-CCAM ha demostrado un rendimiento superior en varias pruebas de referencia, especialmente en MVBench, VideoVista y MLVU. El código fuente del modelo se ha reescrito para simplificar el proceso de implementación.

Demuestra un rendimiento excepcional en múltiples pruebas de referencia de comprensión de video.
Admite el análisis de videos cortos y largos.
Utiliza la tecnología de máscaras de atención cruzada causal para mejorar la capacidad de comprensión de video-lenguaje.
Código fuente reescrito para simplificar el proceso de implementación.
Admite la inferencia en GPU NVIDIA mediante Huggingface transformers.
Proporciona tutoriales y ejemplos detallados para facilitar el aprendizaje y la aplicación.

Video-CCAM es adecuado para investigadores y desarrolladores que necesitan analizar y comprender el contenido de video
especialmente en el campo de los modelos de lenguaje de video y el aprendizaje multimodal. Puede ayudar a los usuarios a comprender mejor el contenido de video y mejorar la precisión y eficiencia del análisis de video.

En la prueba de referencia Video-MME
Video-CCAM-14B obtuvo puntuaciones de 53.2 y 57.4 sin subtítulos y con subtítulos
respectivamente
con 96 fotogramas.
Video-CCAM ocupó el segundo y tercer lugar en la evaluación de VideoVista

1. Visite la página del repositorio de GitHub para obtener información básica y funciones de Video-CCAM.
2. Lea el archivo README.md para obtener instrucciones de instalación y uso del modelo.
3. Siga el tutorial proporcionado en tutorial.ipynb para aprender a usar Huggingface transformers para la inferencia del modelo en una GPU NVIDIA.
4. Descargue o clone el código fuente para la implementación y prueba local según sea necesario.
5. Utilice el modelo para analizar y comprender el contenido de video

Abrir sitio web

Video-CCAM Situación del tráfico más reciente

Total de visitas mensuales

474564576

Tasa de rebote

36.20%

Páginas promedio por visita

6.1

Duración promedio de la visita

00:06:34

Video-CCAM Tendencia de visitas

Video-CCAM Distribución geográfica de las visitas

Best AI Websites & Tools

Video-CCAM

Video-CCAM Situación del tráfico más reciente

Video-CCAM Tendencia de visitas

Video-CCAM Distribución geográfica de las visitas

Video-CCAM Fuentes de tráfico

Video-CCAM Alternativas

Video-CCAM — Modelo de video multilingüe ligero y flexible desarrollado por el equipo de investigación multimedia de Tencent QQ.

VideoRAG — VideoRAG es un marco de generación mejorado con recuperación diseñado para procesar videos de contexto extremadamente largo.

Qwen2.5-VL — Qwen2.5-VL es un potente modelo de lenguaje visual que comprende el contenido de imágenes y videos y genera texto correspondiente.

Tarsier — Tarsier es un modelo de lenguaje de video a gran escala desarrollado por ByteDance para generar descripciones de video de alta calidad.

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 es un modelo base multimodal de vanguardia, especializado en la comprensión de imágenes y videos.

OmAgent.com — Un marco de agente nativo multimodal para dispositivos inteligentes y más.

videoprompt.org — Biblioteca de indicaciones para la generación de videos con IA

Apollo-LMMs — Exploración de la comprensión de video en modelos grandes multimodales

Qwen2-VL-7B — Qwen2-VL-7B es el último modelo de lenguaje visual, que admite la comprensión multimodal y la generación de texto.

Qwen2-VL-2B — Modelo de lenguaje visual líder en el sector, que admite la comprensión multimodal y la generación de texto.

PPLLaVA — Modelo de implementación de GPU para la comprensión de secuencias de vídeo

LongVU — Modelo de compresión adaptativa espacio-temporal para la comprensión del lenguaje en videos largos

Aria — Modelo híbrido de expertos nativo multimodal

LLaVA-Video — Investigación en ajuste fino de instrucciones de video y datos sintéticos

Goldfish — Modelo avanzado para la comprensión de video.

InternLM-XComposer-2.5 — Un modelo de lenguaje visual grande y multifuncional

ShareGPT4Video — Modelo de IA que mejora la comprensión y generación de video.

VideoLLaMA2-7B — Modelo de lenguaje grande para video, que ofrece respuestas a preguntas visuales y generación de subtítulos de video.

LVBench — Benchmark de comprensión de videos largos

VideoLLaMA 2 — Modelo avanzado de modelado espacio-temporal y comprensión de audio en el campo de la comprensión de video.

VILA — Un modelo de lenguaje visual multiimagen que cuenta con esquemas de entrenamiento, inferencia y evaluación, y que se puede implementar desde la nube hasta dispositivos de borde (como Jetson Orin y computadoras portátiles).

Video Mamba Suite — Un nuevo conjunto de modelos de espacio de estados para el campo de la comprensión de vídeo, que proporciona un conjunto de herramientas multifuncionales para el modelado de vídeo.

MA-LMM — Modelo multimodal a gran escala para la comprensión de videos a largo plazo

MiniGPT4-Video — Modelo de video IA que comprende videos complejos y compone poemas con subtítulos.

VideoPrism — Modelo básico de comprensión de video