SlowFast-LLaVA

视频理解与推理的免训练大型语言模型。

普通产品生产力视频问答多模态学习

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SlowFast-LLaVA是一个无需训练的多模态大型语言模型，专为视频理解和推理设计。它无需在任何数据上进行微调，就能在多种视频问答任务和基准测试中达到与最先进视频大型语言模型相当甚至更好的性能。

目标受众为研究人员和开发者，特别是那些专注于视频理解和人工智能领域的专业人士。该模型能够帮助他们快速部署和测试视频问答系统，而无需进行耗时的模型训练过程。

研究人员使用SlowFast-LLaVA进行视频内容的自动问答系统开发。
开发者利用该模型进行视频内容分析的原型设计。
教育机构将其作为教学案例，教授学生如何使用先进的视频理解技术。

1. 安装必要的软件环境，包括CUDA、Python和PyTorch。
2. 克隆项目代码到本地，并创建新的conda环境。
3. 根据指南安装项目依赖，并激活环境。
4. 下载并准备所需的预训练模型权重。
5. 准备数据集，包括视频和问题答案文件。

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PPLLaVA — 视频序列理解的GPU实现模型

NVLM — 前沿级多模态大型语言模型，实现视觉-语言任务的先进性能。

LongLLaVA — 高效扩展多模态大型语言模型至1000图像

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DeepSeek-VL2-Small — 先进的大型混合专家视觉语言模型

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InternVL2_5-1B — 多模态大型语言模型，支持图像和文本理解

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