VideoPrism

AI项目和框架1个月前发布 AI工具集

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VideoPrism是谷歌研究团队推出的一款多功能视频编码器，旨在通过单一的预训练模型有效应对多种视频理解任务。凭借其卓越的语义表示能力，VideoPrism在视频分类、定位、检索、描述生成和问答等领域展现出高效的性能和准确性。

VideoPrism是什么

VideoPrism是谷歌研究团队开发的通用视频编码器，专注于通过一个统一的预训练模型来处理多种视频理解任务。该模型能够从视频中提取丰富的语义信息，进而在视频分类、定位、检索、描述生成和问答等不同任务中取得优异表现。

VideoPrism

VideoPrism的设计理念在于预训练数据和建模策略的创新之处，通过在大规模的异构视频与文本数据集上进行预训练，并采用视频-文本对比学习与掩码视频建模的两阶段训练方法。

研究论文链接：https://arxiv.org/abs/2402.13217

官方项目介绍：https://blog.research.google/2024/02/videoprism-foundational-visual-encoder.html

VideoPrism的主要功能

VideoPrism

视频分类：VideoPrism可以对视频内容进行精确分类，识别主要活动或，例如将视频分为、烹饪、游戏等不同类别。
视频定位：在视频定位任务中，VideoPrism能够准确识别特定动作或的开始和结束时间，这对于理解视频内容的时序信息至关重要。
视频检索：该模型可以实现视频与文本的检索，即根据文本描述找到相关视频片段，有助于内容推荐和视频数据库搜索等应用场景。
视频描述生成：VideoPrism能够为视频生成描述性文字，帮助用户快速理解视频内容，常用于视频内容管理和索引。
视频问答：该模型可以处理关于视频内容的问答任务，例如回答有关视频中发生的问题，这要求模型对视频内容进行深入理解。
科学视觉：在科学研究领域，VideoPrism可以应用于动物行为分析、生态学研究等，帮助研究人员从视频数据中提取有价值的信息。
多模态学习：结合大型语言模型（如PaLM），VideoPrism能够在视频与语言之间建立联系，完成更复杂的任务，如视频内容的详细描述和解释。

VideoPrism的技术原理

VideoPrism

预训练（Pre-training）：VideoPrism在大规模异构视频-文本数据集上进行预训练，使模型学习到丰富的视频表示，这些表示能够捕捉视频内容的语义信息。该数据集包含3600万个高质量视频-标题对和5.82亿个配有噪声的并行文本（如ASR转录文本）的视频片段。
视频-文本对比学习（Video-Text Contrastive Learning）：在预训练的第一阶段，VideoPrism通过对比学习来对齐视频和文本的表示，模型尝试找到视频内容与相关文本描述之间的对应关系，从而学习到高质量的特征。
掩码视频建模（Masked Video Modeling）：在预训练的第二阶段，VideoPrism采用掩码视频建模来进一步提升对视频内容的理解。该过程包括随机遮蔽视频中的部分内容，然后让模型预测这些被遮蔽部分的内容，以帮助模型学习到更细致全面的视频表示。
全局和局部蒸馏（Global and Local Distillation）：在第二阶段，VideoPrism还进行全局和局部蒸馏，提取第一阶段模型中的全局视频表示，并将其与局部细节相结合。此过程使模型在保持语义信息的同时，更好地理解视频的整体结构和局部动态。
打乱词序（Token Shuffling）：为了提高模型对视频内容的理解，VideoPrism在第二阶段的预训练中引入了Token Shuffling策略，要求模型在预测遮蔽部分时不考虑输入样本的顺序，从而迫使模型更加关注视频的实际内容。
下游任务适配（Downstream Task Adaptation）：完成预训练后，VideoPrism可以通过简单的适配来处理各种下游视频理解任务。这通常涉及在模型输出上添加特定任务头（如分类器、或检索器），而无需微调模型的主体部分。