Video-CCAM

Modelo de vídeo multilíngue leve e flexível desenvolvido pela equipe de pesquisa de multimídia do Tencent QQ.

Produto ComumVídeoCompreensão de vídeoModelo multilíngue

O Video-CCAM é uma série de modelos de vídeo multilíngues flexíveis (Video-MLLM) desenvolvidos pela equipe de pesquisa de multimídia do Tencent QQ, dedicados a melhorar a capacidade de compreensão de vídeo-linguagem, especialmente adequado para análise de vídeos curtos e longos. Ele atinge esse objetivo por meio de máscaras de atenção cruzada causal (Causal Cross-Attention Masks). O Video-CCAM apresentou desempenho superior em vários testes de referência, especialmente no MVBench, VideoVista e MLVU. O código-fonte do modelo foi reescrito para simplificar o processo de implantação.

Apresenta desempenho superior em vários testes de referência de compreensão de vídeo.
Suporta análise de vídeos curtos e longos.
Utiliza a técnica de máscaras de atenção cruzada causal para melhorar a capacidade de compreensão de vídeo-linguagem.
Código-fonte reescrito para simplificar o processo de implantação.
Suporta inferência em GPUs NVIDIA usando Huggingface transformers.
Oferece tutoriais e exemplos detalhados para facilitar o aprendizado e a aplicação.

O Video-CCAM é adequado para pesquisadores e desenvolvedores que precisam analisar e compreender o conteúdo de vídeo
especialmente nas áreas de modelos de linguagem de vídeo e aprendizado multimodal. Ele pode ajudar os usuários a compreender melhor o conteúdo de vídeo
melhorando a precisão e a eficiência da análise de vídeo.

No teste de referência Video-MME
o Video-CCAM-14B obteve pontuações de 53
2 e 57
4 sem e com legendas
respectivamente

1. Acesse a página do repositório GitHub para conhecer as informações básicas e os recursos do Video-CCAM.
2. Leia o arquivo README.md para obter instruções de instalação e uso do modelo.
3. Siga o tutorial fornecido em tutorial.ipynb para aprender como usar o Huggingface transformers para inferência do modelo em uma GPU NVIDIA.
4. Baixe ou clone o código-fonte e faça a implantação e os testes localmente
conforme necessário.

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Video-CCAM Situação do Tráfego Mais Recente

Total de Visitas Mensais

474564576

Taxa de Rejeição

36.20%

Média de Páginas por Visita

6.1

Duração Média da Visita

00:06:34

Video-CCAM Tendência de Visitas

Video-CCAM Distribuição Geográfica das Visitas

Best AI Websites & Tools

Video-CCAM

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Video-CCAM Distribuição Geográfica das Visitas

Video-CCAM Fontes de Tráfego

Video-CCAM Alternativas

Video-CCAM — Modelo de vídeo multilíngue leve e flexível desenvolvido pela equipe de pesquisa de multimídia do Tencent QQ.

VideoRAG — VideoRAG é uma estrutura de geração aprimorada por recuperação para processamento de vídeos de contexto extremamente longo.

Qwen2.5-VL — Qwen2.5-VL é um poderoso modelo de linguagem visual que consegue compreender o conteúdo de imagens e vídeos e gerar texto correspondente.

Tarsier — Tarsier é um grande modelo de linguagem de vídeo lançado pela ByteDance para gerar descrições de vídeo de alta qualidade.

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 é um modelo básico multimodal de ponta, focado na compreensão de imagens e vídeos.

OmAgent.com — Uma estrutura de agente nativa multimodais para dispositivos inteligentes e outros.

videoprompt.org — Banco de Prompts para Geração de Vídeos com IA

Apollo-LMMs — Exploração da compreensão de vídeo em modelos de linguagem multimodais (LMMs) de grande escala

Qwen2-VL-7B — Qwen2-VL-7B é o mais recente modelo de linguagem visual, que suporta compreensão multimodal e geração de texto.

PPLLaVA — Modelo de implementação em GPU para compreensão de sequências de vídeo

LongVU — Modelo de Compressão Adaptativa Espaço-Temporal para Compreensão de Linguagem em Vídeos Longos

Aria — Modelo híbrido de especialistas nativo multi-modal

LLaVA-Video — Pesquisa em Refinamento de Instruções de Vídeo e Dados Sintéticos

Dourado — Modelo avançado para compreensão de vídeo

InternLM-XComposer-2.5 — Um modelo de linguagem visual grande e multifuncional

ShareGPT4Video — Modelo de IA que aprimora a compreensão e a geração de vídeos.

VideoLLaMA2-7B — Modelo de linguagem de vídeo grande, oferecendo resposta a perguntas visuais e geração de legendas de vídeo.

LVBench — Benchmark de Compreensão de Vídeos Longos

VideoLLaMA 2 — Modelo avançado de modelagem espaço-temporal e compreensão de áudio para compreensão de vídeo.

VILA — Um modelo de linguagem visual com múltiplas imagens, com esquemas de treinamento, inferência e avaliação, podendo ser implantado na nuvem ou em dispositivos de borda (como Jetson Orin e laptops).

Suíte Video Mamba — Novo modelo de espaço de estados para o domínio de compreensão de vídeo, fornecendo um conjunto de ferramentas multifuncional para modelagem de vídeo.

MA-LMM — Modelo Multimodal de Grande Escala para Compreensão de Vídeos de Longo Prazo

MiniGPT4-Vídeo — Modelo de IA para vídeo que compreende vídeos complexos e compõe poemas e legendas.

VideoPrism — Modelo básico de compreensão de vídeo