视频对话，引领AI新时代

人工智能

2022-12-19 22:47:04

视频理解的下一个前沿：LLM 推动的视频对话

视频理解：AI 领域的下一个前沿

视频作为一种表达复杂性和丰富性的媒介，一直是人工智能（AI）研究的热门领域。然而，传统的方法在理解视频的细微差别和复杂性方面一直面临着挑战。大规模语言模型 (LLM) 的出现改变了游戏规则，开辟了视频理解的新前沿。

LLM：视频理解的革命性力量

LLM 是一种先进的 AI 技术，能够处理自然语言并理解文本中复杂的语义。通过将 LLM 应用于视频理解，研究人员已经开发出能够提取视频中语言、视觉和运动信息的系统。这种多模态方法使 AI 能够以全新的方式理解视频内容。

VideoChat：视频对话的新时代

上海 AI 实验室推出的 VideoChat 是第一个基于 LLM 的视频对话系统。这款突破性技术能够：

理解和生成视频内容
与用户进行自然语言对话

VideoChat 利用创新性的多模态学习方法，将语言、视觉和动作信息融合在一起。它将视频内容转换为文本，然后利用 LLM 理解文本含义。这使 VideoChat 能够生成新的视频内容并与用户进行交互。

VideoChat 的广泛应用

VideoChat 的应用场景多种多样，包括：

视频创作： VideoChat 可以自动生成视频内容并提供创意灵感。
视频编辑： VideoChat 可以快速编辑视频，并提供各种效果和滤镜。
视频搜索： VideoChat 可以帮助用户搜索视频内容并提供个性化推荐。
视频消费： VideoChat 可以提供更有效的视频内容消费方式，并带来更沉浸式的体验。

VideoChat 的未来潜力

VideoChat 的出现预示着视频理解和交互领域的重大突破。未来，VideoChat 有望继续发展，并应用于更多领域。它有潜力彻底改变我们与视频内容的互动方式，为视频理解和交互开辟无限可能性。

代码示例：

import torch
import transformers

# 加载视频编码器
video_encoder = transformers.AutoImageProcessor.from_pretrained("facebook/deit-base-distilled-patch16-224")

# 加载语言编码器
text_encoder = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/bart-base")

# 定义视频对话模型
class VideoChat(transformers.PreTrainedModel):
    def __init__(self, config):
        super().__init__(config)

        # 初始化视频和语言编码器
        self.video_encoder = video_encoder
        self.text_encoder = text_encoder

        # 初始化生成器
        self.generator = transformers.BartForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/bart-base")

    def forward(self, video, text):

        # 对视频进行编码
        video_embeddings = self.video_encoder(video, return_tensors="pt")

        # 对文本进行编码
        text_embeddings = self.text_encoder(text, return_tensors="pt")

        # 将视频和文本嵌入传递给生成器
        output = self.generator(video_embeddings=video_embeddings, text_embeddings=text_embeddings)

        return output