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品玩 6 月 6 日讯,研究人员提出一种多模态框架:Video-LLaMA,,使语言模型能够理解视频中的视听内容。通过跨模态训练,解决了视频难以理解的挑战,包括捕捉时间变化和整合音视频信号。研究表明 Video-LLaMA 能够感知和理解视频内容,并生成基于视听信息的有意义回答。该研究为开发音视频 AI 助手提供了潜在的原型。已提供代码、预训练模型和演示。
论文链接:https://huggingface.co/papers/2306.00958【资料图】
品玩 6 月 6 日讯,研究人员提出一种多模态框架:Video-LLaMA,,使语言模型能够理解视频中的视听内容。通过跨模态训练,解决了视频难以理解的挑战,包括捕捉时间变化和整合音视频信号。研究表明 Video-LLaMA 能够感知和理解视频内容,并生成基于视听信息的有意义回答。该研究为开发音视频 AI 助手提供了潜在的原型。已提供代码、预训练模型和演示。
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