中国の研究者が、ビデオ・LLaVAを紹介します：シンプルでパワフルな大規模ビジュアル言語ベースラインモデル

中国の研究者がビデオ・LLaVAを紹介：シンプルでパワフルな大規模ビジュアル言語ベースラインモデル

北京大学、彭城实验室、北京大学深圳研究生院和中山大学的研究人员引入了大规模视觉语言模型（LVLM）方法，即Video-LLaVA，将视觉表示统一到语言特征空间中。与现有的将图像和视频分别编码的方法不同，Video-LLaVA通过解决投影过程中的错位问题实现了统一的LVLM。这个简单而强大的模型在九个图像数据集上超越了基准，在五个数据集和四个工具包上的图像问答中表现出色。

Video-LLaVA将图像和视频集成到一个特征空间中，改进了多模态交互。它在各种图像基准测试中优于Video-ChatGPT，并在图像问答方面表现出色。在视频理解方面，Video-LLaVA始终超过Video-ChatGPT，并且在多个视频数据集上表现出色，超过了最先进的Chat-UniVi。利用LLM的推理能力，Video-LLaVA使用来自LanguageBind和ViT-L14的Vicuna-7B v1.5和视觉编码器进行训练。

为解决现有方法中将图像和视频分别编码的错位挑战，引入了Video-LLaVA，一种统一的视觉语言模型。该模型在投影之前使图像和视频的视觉表示对齐，减轻了LLMs学习多模态交互的问题。Video-LLaVA在各种图像和视频基准测试中超过了先进的LVLMs和Video-ChatGPT，展示了在理解和回应人类提供的指令方面的改进性能。该方法强调了在投影之前将视觉特征对齐到统一空间的好处，以增强多模态交互学习。

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Video-LLaVA在投影之前将图像和视频的视觉表示对齐到一个统一的特征空间。它使用Vicuna-7B v1.5作为语言模型，使用来自LanguageBind的视觉编码器，由ViT-L14初始化。训练过程涉及将图像调整大小和裁剪为224×224。利用来自CC3M的55.8万个LAION-CC-SBU图像文本对于预训练。指导数据集来自各个地方，包括LLaVA v1.5的66.5万个图像文本指导数据集和Video-ChatGPT的10万个视频文本指导数据集。

Video-LLaVA在九个图像基准测试中表现出色，分别超过了Video-ChatGPT在MSRVTT、MSVD、TGIF和ActivityNet上的性能，并分别提高了5.8%、9.9%、18.6%和10.1%。它在89个图像基准测试中进行了评测，并在图像问答方面超越了InstructBLIP-7B。与更强大的LVLMs相竞争，它在VisWiz上超过了InstructBLIP-13B的14.7。Video-LLaVA显著提高了四个数据集上的视频问答能力，展示了通过统一的视觉表示理解和学习图像和视频的能力。

总之，Video-LLaVA是一种非常大的视觉语言模型，能够有效解决错位问题，并在不同的图像基准测试上表现更好。它对图像和视频进行联合训练，提高了其能力，使其能够超越专门为图像或视频设计的专家模型。该模型在统一的视觉概念理解和图像问答基准测试中表现出色，展示了其卓越的能力。

未来的研究可以探索在投影之前的高级对齐技术，以增强多模态交互中的LVLMs。应该研究更多种对图像和视频进行统一分词的替代方法，以解决错位挑战。通过对附加基准测试和数据集上的Video-LLaVA进行评估可以评估其可泛化性。与更大的语言模型进行比较可以阐明可扩展性和潜在增强的可能性。提高Video-LLaVA的计算效率，并研究联合训练对LVLM性能的影响，是进一步探索的方向。

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