Продвижения в моделях видеоязыка: от одиночного изображения к пониманию видео

Джесси А Эллис

26 февраля 2025 г. 09:32

Узнайте об эволюции языковых моделей машинного зрения (VLMs) от анализа одного изображения до всестороннего понимания видео, подчеркнув их возможности в различных приложениях.

! Достижения в моделях языка зрения: от понимания одного изображения к пониманию видео

Языковые модели машинного зрения (VLMs) быстро развивались, трансформируя ландшафт генеративного ИИ за счет интеграции визуального понимания с большими языковыми моделями (LLMs). Первоначально представленные в 2020 году, VLM были ограничены вводом текста и одного изображения. Однако недавние усовершенствования расширили их возможности, включив в них ввод нескольких изображений и видео, что позволяет выполнять сложные задачи на языке машинного зрения, такие как визуальные ответы на вопросы, субтитры, поиск и обобщение.

Улучшение точности VLM

Согласно NVIDIA, точность VLM для конкретных случаев использования можно улучшить за счет своевременной инженерной работы и настройки весов модели. Такие техники, как PEFT, позволяют осуществлять эффективную доводку, хотя для этого требуются значительные данные и вычислительные ресурсы. С другой стороны, инженерная работа над подсказками может улучшить качество вывода путем настройки текстовых вводов во время выполнения.

Понимание одиночного изображения

VLMs отлично справляются с пониманием отдельного изображения, идентификацией, классификацией и рассуждением о содержании изображения. Они могут предоставлять подробные описания и даже переводить текст в изображениях. Для прямых трансляций VLMs могут обнаруживать события, анализируя отдельные кадры, хотя этот метод ограничивает их способность понимать временную динамику.

Понимание многих изображений

Возможности работы с несколькими изображениями позволяют VLM сравнивать и сопоставлять изображения, предлагая улучшенный контекст для задач, специфичных для предметной области. Например, в розничной торговле VLM могут оценивать уровень запасов, анализируя изображения полок магазинов. Предоставление дополнительного контекста, такого как эталонное изображение, значительно повышает точность этих оценок.

Понимание видео

Продвинутые VLM теперь обладают возможностями понимания видео, обрабатывая множество кадров для понимания действий и тенденций со временем. Это позволяет им отвечать на сложные запросы о видеоконтенте, такие как идентификация действий или аномалий в последовательности. Последовательное визуальное понимание захватывает прогресс событий, в то время как временные техники локализации, такие как LITA, улучшают способность модели точно определять, когда происходят конкретные события.

Например, VLM, анализирующий видео склада, может идентифицировать работника, уронившего ящик, предоставляя подробные ответы о ситуации и потенциальных опасностях.

Для изучения полного потенциала VLMs NVIDIA предлагает ресурсы и инструменты для разработчиков. Заинтересованные лица могут зарегистрироваться на вебинары и получить доступ к образцам рабочих процессов на платформах, таких как GitHub, чтобы экспериментировать с VLMs в различных приложениях.

Для более глубокого понимания VLM и их применения посетите блог NVIDIA.

Источник изображения: Shutterstock