VideoRefer

VideoRefer – 浙大聯(lián)合阿里達(dá)摩學(xué)院推出的視頻對(duì)象感知與推理技術(shù)

VideoRefer是由浙江大學(xué)與阿里達(dá)摩學(xué)院聯(lián)合研發(fā)的一款前沿工具，專注于視頻中對(duì)象的感知與推理。借助增強(qiáng)型視頻大型語(yǔ)言模型（Video LLMs），該系統(tǒng)具備出色的空間和時(shí)間理解能力，能夠?qū)σ曨l中的任意對(duì)象進(jìn)行細(xì)致入微的分析與推理。

VideoRefer是什么

VideoRefer是浙江大學(xué)與阿里達(dá)摩學(xué)院共同推出的創(chuàng)新產(chǎn)品，旨在提升視頻中的對(duì)象感知與推理能力。該工具基于增強(qiáng)型視頻大型語(yǔ)言模型（Video LLMs），具備卓越的空間與時(shí)間理解性能，能夠?qū)σ曨l中的各類對(duì)象進(jìn)行精細(xì)的感知和推斷。VideoRefer的設(shè)計(jì)依賴于三個(gè)核心組成部分：VideoRefer-700K數(shù)據(jù)集，提供豐富且高質(zhì)量的對(duì)象級(jí)視頻指令數(shù)據(jù)；VideoRefer模型，配備多功能的空間-時(shí)間對(duì)象編碼器，支持單幀和多幀輸入，確保對(duì)視頻中任意對(duì)象的精準(zhǔn)感知、推理及檢索；VideoRefer-Bench基準(zhǔn)，旨在全面評(píng)估模型在視頻指代任務(wù)中的表現(xiàn)，推動(dòng)細(xì)粒度視頻理解技術(shù)的進(jìn)步。

主要功能

• 細(xì)致的視頻對(duì)象理解：能夠準(zhǔn)確理解視頻中任意對(duì)象的細(xì)節(jié)，包括空間位置、外觀特征及狀態(tài)等信息。
• 復(fù)雜關(guān)系分析：分析視頻中多個(gè)對(duì)象之間的復(fù)雜交互關(guān)系，如相對(duì)位置變化等，深入理解對(duì)象間的相互作用。
• 推理與預(yù)測(cè)：基于對(duì)視頻內(nèi)容的深刻理解，進(jìn)行推理和預(yù)測(cè)，例如推測(cè)對(duì)象的未來(lái)行為或狀態(tài)，以及的發(fā)展趨勢(shì)。
• 視頻對(duì)象檢索：根據(jù)用戶指定的對(duì)象或條件，從視頻中精準(zhǔn)檢索相關(guān)對(duì)象或場(chǎng)景片段。
• 多模態(tài)交互：支持與用戶的多模態(tài)互動(dòng)，如通過(guò)文本指令、語(yǔ)音提示或圖像標(biāo)記等方式響應(yīng)用戶需求，提供相應(yīng)的視頻理解結(jié)果。

技術(shù)原理

• 多智能體數(shù)據(jù)引擎：通過(guò)多智能體數(shù)據(jù)引擎，多個(gè)專家模型（如視頻理解模型、分割模型等）協(xié)同工作，自動(dòng)生成高質(zhì)量的對(duì)象級(jí)視頻指令數(shù)據(jù)，包括詳細(xì)描述、簡(jiǎn)短描述和多輪問(wèn)答等，為模型訓(xùn)練提供豐富的支持。
• 空間-時(shí)間對(duì)象編碼器：設(shè)計(jì)了一種多功能的空間-時(shí)間對(duì)象編碼器，包括空間標(biāo)記提取器和自適應(yīng)時(shí)間標(biāo)記合并模塊。空間標(biāo)記提取器從單幀中提取對(duì)象的精確區(qū)域特征，而時(shí)間標(biāo)記合并模塊則在多幀模式下，通過(guò)計(jì)算相鄰幀對(duì)象特征的相似度進(jìn)行合并，捕捉對(duì)象在時(shí)間維度上的連續(xù)性與變化。
• 融合與解碼：將視頻的全局場(chǎng)景特征、對(duì)象特征和語(yǔ)言指令進(jìn)行融合，形成統(tǒng)一的輸入序列，送入預(yù)訓(xùn)練的大型語(yǔ)言模型（LLM）進(jìn)行解碼，生成對(duì)視頻內(nèi)容的細(xì)粒度語(yǔ)義理解結(jié)果，如對(duì)象描述、關(guān)系分析和推理預(yù)測(cè)等文本信息。
• 全面評(píng)估基準(zhǔn)：建立VideoRefer-Bench評(píng)估基準(zhǔn)，包括描述生成和多項(xiàng)選擇問(wèn)答兩個(gè)子基準(zhǔn)，從多個(gè)維度（如主題對(duì)應(yīng)、外觀描述、時(shí)間描述、幻覺(jué)檢測(cè)等）全面評(píng)估模型在視頻指代任務(wù)中的表現(xiàn)，確保模型在細(xì)粒度視頻理解方面的有效性與可靠性。

項(xiàng)目地址

• 項(xiàng)目官網(wǎng)：https://damo-nlp-sg.github.io/VideoRefer/
• GitHub倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/DAMO-NLP-SG/VideoRefer
• HuggingFace模型庫(kù)：https://huggingface.co/DAMO-NLP-SG/VideoRefer
• arXiv技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2501.00599

應(yīng)用場(chǎng)景

• 視頻剪輯：幫助剪輯師迅速找到特定鏡頭或場(chǎng)景，提升剪輯效率。
• 教育：依據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，推薦適合的視頻片段，助力高效學(xué)習(xí)。
• 安防監(jiān)控：實(shí)時(shí)識(shí)別監(jiān)控視頻中的異常行為，及時(shí)發(fā)出警報(bào)，維護(hù)安全。
• 交互式機(jī)器人：通過(guò)視頻指令控制智能家居設(shè)備，實(shí)現(xiàn)便捷的家居操作。
• 電子商務(wù)：分析商品視頻，檢測(cè)商品質(zhì)量，確保上架商品符合標(biāo)準(zhǔn)。

常見(jiàn)問(wèn)題

在使用VideoRefer時(shí)，用戶可能會(huì)遇到一些常見(jiàn)問(wèn)題，例如如何進(jìn)行視頻對(duì)象檢索、如何與模型進(jìn)行多模態(tài)交互等。針對(duì)這些問(wèn)題，用戶可以訪問(wèn)官方文檔或GitHub倉(cāng)庫(kù)獲取詳細(xì)的使用指南和解答。