SlowFast-LLaVA-1.5

SlowFast-LLaVA-1.5 – 苹果推出的多模态长视频理解模型

核心观点： SlowFast-LLaVA-1.5 (SF-LLaVA-1.5) 是一款专为长视频理解打造的高效视频大语言模型。它巧妙融合了 SlowFast 双流机制，在处理海量视频帧与精简每帧信息量之间取得平衡，从而能够深入捕捉视频的细节空间特征，并高效解析长时序信息。该模型提供 1B 至 7B 参数规模，采用简化的两阶段训练流程，并结合高质量公开数据集进行训练，在长视频理解任务上表现卓越，同时在图像理解任务上也保持了强大的能力，尤其在小规模模型上展现出显著的轻量化和移动部署优势。

SF-LLaVA-1.5：解锁长视频理解新维度

SF-LLaVA-1.5，亦称 SlowFast-LLaVA-1.5，是一款性的视频大语言模型，其核心使命是赋能高效的长视频理解。它巧妙运用了 SlowFast 双流架构，在处理海量输入帧与控制每帧的令牌数量之间找到了完美的平衡点。这一创新设计使得 SF-LLaVA-1.5 能够精准捕捉视频中细腻的空间细节，同时又能够高效地解析长时序中的动态变化。该模型拥有从 10 亿到 70 亿参数的不同规模版本，通过一个精简的两阶段训练流程，并融合了多样化的高质量公开数据集进行训练。SF-LLaVA-1.5 在长视频理解任务中表现出非凡的能力，并且在图像理解领域也保持着强劲的性能。尤其值得一提的是，在小型模型规模上，它展现出了显著的优势，为轻量化和移动端视频理解应用提供了强有力的技术支撑。

SF-LLaVA-1.5 的关键能力

高效处理长视频： 能够从冗长的视频内容中提取复杂时空信息，深刻理解长时序上下文，为长视频内容的深度解析和分析提供支持。
多模态信息融合： 整合视频与图像输入，提供全面的视觉洞察力，支持视频与图像任务的联合优化，全面提升模型在各类视觉任务上的表现。
轻巧易部署： 模型设计注重轻量化，使其能够轻松部署在移动设备等资源受限的环境中，满足边缘计算和实时应用场景的需求。
强大的语言交互： 基于先进的大语言模型（LLM）架构，具备出色的自然语言处理能力，能够为视频内容生成详尽的描述，并精准回答与视频相关的各类问题。
灵活的可扩展性： 提供多种参数规模（1B 至 7B），用户可以根据实际需求灵活选择，实现性能与资源消耗的最佳平衡。

SF-LLaVA-1.5 的技术基石

独创 SlowFast 双流机制：
- Slow 流： 以较低的帧率运行，专注于捕捉视频中丰富的静态空间特征，是理解关键帧信息的理想选择。
- Fast 流： 以较高的帧率运行，但每帧的特征信息量较少，主要用于捕捉视频的动态变化和轨迹。
精炼的两阶段训练流程：
- 第一阶段（图像理解奠基）： 利用图像数据进行监督微调（SFT），为模型注入通用知识和推理能力，确保其在图像任务上具备扎实的基础。
- 第二阶段（视频与图像协同优化）： 在第一阶段的基础上，结合图像与视频数据进行联合训练，进一步强化模型在视频理解任务上的表现，同时巩固其在图像任务上的理解能力。
高质量数据驱动：
- 丰富的图像数据集： 涵盖通用、文本密集型和知识密集型数据集，如 LLaVA Complex Reasoning、ShareGPT-4v、Coco Caption 等，为模型提供全面的视觉基础。
- 多样化的视频数据集： 包含大规模视频数据和专门针对长视频理解任务的数据集，如 LLaVA-Hound、ShareGPT4Video、ActivityNet-QA 等，确保模型在各类视频任务中的卓越表现。
先进的模型架构： 采用 Oryx-ViT 作为视觉编码器，并以 Qwen2.5 系列作为语言模型（LLM）。模型还为视频和图像输入设计了不同的投影器（projectors），以更好地适应不同模态的输入特性。