VideoLLaMA2

VideoLLaMA2 简介

VideoLLaMA2 是一个面向视频理解的多模态大模型，旨在提升对视频语义和音频理解的能力。这一项目结合了先进的空间-时间建模技术和音频理解能力，提供了精确且高级的多模态视频处理功能。代码开源并提供了训练、评估、和服务的相关代码，使开发者可以方便地进行再开发和应用。

关键特性：

1. 多模态整合：结合视觉、音频处理，并输出语义理解。
2. 高级空间-时间建模：提升视频内容理解的精准度。
3. 丰富的数据集支持：包括多种视频和图片数据集的支持。
4. 用户友好：提供在线demo，便于用户快速体验其强大功能。

使用场景

VideoLLaMA2 适用于多个应用场景，主要包括：

1. 视频问答（Video QA）：

   • 支持多选择题和开放式问答，提供关于视频内容详细且准确的回答。
   • 适用于教学视频、影片评论、和用户生成内容中的视频问答场景。

2. 视频字幕生成（Video Captioning）：

   • 自动为视频生成描述字幕，提升视频内容的可访问性。
   • 可用于生成社交媒体内容的视频描述、新闻视频字幕等。

3. 视频内容分析：

   • 深入分析视频中的活动、情景，并输出相关语义信息。
   • 可应用于智能监控系统、广告视频分析等。

安装和运行

要安装VideoLLaMA2，可以使用如下命令：

git clone https://github.com/DAMO-NLP-SG/VideoLLaMA2
cd VideoLLaMA2
pip install -r requirements.txt
pip install flash-attn --no-build-isolation

运行Demo

可以通过在线Demo快速体验VideoLLaMA2的功能：

python videollama2/serve/gradio_web_server_adhoc.py

训练和评估

可以通过如下命令来快速开始训练和评估：

# VideoLLaMA2 预训练
bash scripts/vllava/stc/pretrain.sh
# VideoLLaMA2 微调
bash scripts/vllava/stc/finetune.sh

模型权重和数据集

模型权重和数据集可以在项目提供的资源链接中下载和使用。多种预训练与微调模型可供选择，以适应不同的应用与开发需求。

VideoLLaMA2 不仅是一个强大的视频理解工具，同时也提供了开放性的架构和丰富的社区支持，适合研究者和开发者在视频理解领域进行深入探索。