解决多模态数据对齐的实践方法
图像/视频与文本的时间空间对齐是核心挑战,推荐以下解决方案:
- タイムスタンプ注釈:在视频输入时添加
--timestamp
参数激活帧级定位功能,输出会包含"description":[{"text":"人物入场","frame":142}]
フレームワーク - 视觉标记:对图像使用
tools/visual_grounding.py
预处理,生成带坐标的XML描述文件 - フォーマット変換:复杂场景下建议转成WebVTT格式(示例见
assets/sample.vtt
),模型内置解析器能自动对齐
实验数据显示,配合Qwen2.5-instruct对话模式(参数--conv_mode qwen2p5_instruct
),模型对跨模态指代消解的准确率可达78.3%。对于学术研究,项目还提供了专项评测工具包.
この答えは記事から得たものである。Long-VITA:非常に長い文脈出力をサポートする視覚言語モデルについて