CogVLM2の映像処理能力を強化する3つのオプション
CogVLM2はデフォルトで1分間の映像理解をサポートしているが、技術的な最適化によって処理能力を拡張することができる：
- キーフレーム抽出の最適化ダイナミックサンプリング戦略に切り替え、動きの変化が大きいセグメントのサンプリング密度を上げる（OpenCVの実装を推奨）。
- 分散処理長い動画を1分ごとにスライスして並列処理し、最後に結果をマージする（グラフィックス・メモリのオーバーヘッドが約20%追加される）
- 軽量モデルcogvlm2-video-4bitの4bit量子化バージョンを使用し、処理可能時間は40%増加。
コードの例：
インポート cv2
from cogvlm2 import CogVLM2
model = CogVLM2.load('video_model')
cap = cv2.VideoCapture('long_video.mp4')
# キーフレーム間隔をカスタマイズ（デフォルト2秒/フレーム）
frame_interval = 1 1秒/フレームに調整。
while True：
ret, frame = cap.read()
if not ret: break
if int(cap.get(1)) % frame_interval == 0:.
結果 = model.predict(フレーム)
print(結果)
ほらクラウドサービスAPIのバッチ処理では、3分以上の動画の利用を推奨していますが、ローカル展開では動画メモリの制限を考慮する必要があります。
この答えは記事から得たものである。CogVLM2: 映像理解と複数回の対話を支援するオープンソースのマルチモーダルモデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " CogVLM2の動画理解性能を長い動画に最適化するには？
