視覺語言模型的進展：從單圖像到視頻理解

傑西·埃利斯

2025年2月26日09:32

探索視覺語言模型(VLMs)從單圖像分析到全面視頻理解的演變，重點介紹它們在各種應用中的能力。

Vision Language Models (VLMs)已經迅速發展，通過將視覺理解與大型語言模型(LLMs)相結合，改變了生成式人工智能的格局。最初於2020年推出時，VLMs僅限於文本和單圖像輸入。然而，最近的進展已經擴展了它們的功能，包括多圖像和視頻輸入，實現了複雜的視覺-語言任務，如視覺問答、字幕、搜索和摘要。

提高VLM準確性

根據NVIDIA，對於特定用例，VLM的準確性可以通過及時的工程和模型權重調整來提高。像PEFT這樣的技術可以進行高效的微調，雖然它們需要大量的數據和計算資源。另一方面，及時工程可以通過在運行時調整文本輸入來改善輸出質量。

單圖理解

VLM 通過對圖像內容進行識別、分類和推理，在單圖像理解方面表現出色。它們可以提供詳細的描述，甚至可以翻譯圖像中的文本。對於實時流，VLM 可以通過分析單個幀來檢測事件，儘管這種方法限制了它們理解時間動態的能力。

多圖理解

多圖像功能使VLM能夠比較和對比圖像，為特定領域的任務提供改進的背景。例如，在零售業中，VLM可以通過分析店鋪貨架的圖像來估計庫存水平。提供額外的背景信息，例如參考圖像，顯著增加了這些估計的準確性。

視頻理解

高級VLM現在具有視頻理解能力，處理許多幀以理解動作和隨時間變化的趨勢。這使它們能夠回答關於視頻內容的複雜查詢，例如識別序列中的動作或異常。順序視覺理解捕捉事件的發展過程，而像LITA這樣的時間定位技術增強了模型準確定位特定事件發生的能力。

例如，分析倉庫視頻的VLM可以識別工人掉落一個箱子，並提供關於場景和潛在危險的詳細響應。

要探索VLMs的全部潛力，NVIDIA為開發者提供資源和工具。有興趣的個人可以註冊網絡研討會，並在GitHub等平臺上訪問示例工作流程，以在各種應用中嘗試VLMs。

要了解有關VLM和其應用的更多見解，請訪問NVIDIA博客。

圖片來源：Shutterstock