Video-CCAM

Modèle vidéo multilingue léger et flexible développé par l'équipe de recherche multimédia de Tencent QQ.

Produit OrdinaireVidéoCompréhension vidéoModèle multilingue

Video-CCAM est une série de modèles vidéo multilingues flexibles (Video-MLLM) développés par l'équipe de recherche multimédia de Tencent QQ, visant à améliorer la compréhension vidéo-langage, particulièrement adaptée à l'analyse de vidéos courtes et longues. Il atteint cet objectif grâce à des masques d'attention croisée causale (Causal Cross-Attention Masks). Video-CCAM excelle dans plusieurs tests de référence, notamment MVBench, VideoVista et MLVU. Le code source du modèle a été réécrit pour simplifier le processus de déploiement.

Performances exceptionnelles dans plusieurs tests de référence de compréhension vidéo.
Prise en charge de l'analyse de vidéos courtes et longues.
Amélioration de la compréhension vidéo-langage grâce à la technique des masques d'attention croisée causale.
Code source réécrit pour simplifier le processus de déploiement.
Prise en charge de l'inférence sur GPU NVIDIA via Huggingface transformers.
Fournit des tutoriels et exemples détaillés pour faciliter l'apprentissage et l'utilisation.

Video-CCAM est destiné aux chercheurs et développeurs qui ont besoin d'analyser et de comprendre le contenu vidéo
notamment dans le domaine des modèles vidéo-langage et de l'apprentissage multi-modal. Il permet aux utilisateurs de mieux comprendre le contenu vidéo et d'améliorer la précision et l'efficacité de l'analyse vidéo.

Dans les tests de référence Video-MME
Video-CCAM-14B a obtenu des scores de 53
2 et 57
4 sans et avec sous-titres respectivement
pour 96 images.

1. Accéder à la page du dépôt GitHub pour consulter les informations et fonctionnalités de base de Video-CCAM.
2. Lire le fichier README.md pour obtenir les instructions d'installation et d'utilisation du modèle.
3. Suivre le tutoriel fourni dans tutorial.ipynb pour apprendre à utiliser le modèle avec Huggingface transformers sur un GPU NVIDIA.
4. Télécharger ou cloner le code source pour le déployer et le tester localement selon les besoins.
5. Utiliser le modèle pour analyser et comprendre le contenu vidéo

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Nombre total de visites mensuelles

474564576

Taux de rebond

36.20%

Nombre moyen de pages par visite

6.1

Durée moyenne de la visite

00:06:34

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Video-CCAM Alternatives

Video-CCAM — Modèle vidéo multilingue léger et flexible développé par l'équipe de recherche multimédia de Tencent QQ.

VideoRAG — VideoRAG est un framework de génération amélioré par la recherche conçu pour traiter des vidéos à contexte extrêmement long.

Qwen2.5-VL — Qwen2.5-VL est un puissant modèle linguistique visuel capable de comprendre le contenu des images et des vidéos et de générer du texte correspondant.

Tarsier — Tarsier est un grand modèle linguistique vidéo développé par ByteDance pour générer des descriptions vidéo de haute qualité.

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 est un modèle de base multimodal de pointe, spécialisé dans la compréhension des images et des vidéos.

OmAgent.com — Un framework d'agent natif multi-modal pour les appareils intelligents, etc.

videoprompt.org — Base de données de prompts pour la génération de vidéos par IA

Apollo-LMMs — Exploration de la compréhension vidéo dans les grands modèles multimodaux

Qwen2-VL-7B — Qwen2-VL-7B est le dernier modèle linguistique visuel, prenant en charge la compréhension multimodale et la génération de texte.

PPLLaVA — Modèle d'implémentation GPU pour la compréhension de séquences vidéo

LongVU — Modèle de compression spatio-temporelle adaptative pour la compréhension du langage vidéo long

Aria — Modèle expert hybride multi-modal natif

LLaVA-Video — Recherche sur l'optimisation des instructions vidéo et les données de synthèse

Poisson rouge — Modèle avancé de compréhension vidéo

InternLM-XComposer-2.5 — Un modèle linguistique visuel de grande taille multifonctionnel

ShareGPT4Video — Modèle d'IA améliorant la compréhension et la génération de vidéos.

VideoLLaMA2-7B — Grand modèle linguistique vidéo, offrant des fonctionnalités de question-réponse visuelle et de génération de sous-titres vidéo.

VideoLLaMA 2 — Modèle avancé de modélisation spatio-temporelle et de compréhension audio pour la compréhension vidéo.

VILA — Modèle de langage visuel multi-image, comprenant des schémas d'entraînement, d'inférence et d'évaluation, déployable du cloud aux périphériques (tels que Jetson Orin et les ordinateurs portables).

Suite Video Mamba — Un nouveau modèle d'espace d'états pour le domaine de la compréhension vidéo, offrant une suite polyvalente pour la modélisation vidéo.

MA-LMM — Modèle multimodal à grande échelle pour la compréhension de vidéos longues

MiniGPT4-Vidéo — Modèle vidéo IA capable de comprendre des vidéos complexes et de générer des poèmes et des légendes.

VideoPrism — Modèle de base de compréhension vidéo