Recursos de análise de vídeo
- Classificação de vídeo de amostra zerocategorizar o conteúdo de vídeo sem treinamento prévio
- Pesquisa de texto e vídeoPesquisa de conteúdo relevante em uma biblioteca de vídeos com base em descrições de linguagem natural
- Resumo do conteúdo do vídeo: gera automaticamente descrições de texto do conteúdo do vídeo
- reconhecimento de movimentoIdentificar comportamentos ou ações específicas em um vídeo
Processo de classificação de vídeo de amostra zero
- Carregar vídeoSuporte para formatos de vídeo comuns
- Extração de quadros-chaveModelo: O modelo seleciona automaticamente uma tela representativa
- codificação multimodalAnálise de informações visuais e de áudio
- associação semânticaAlinhe o conteúdo do vídeo com descrições de texto de domínio aberto
- produção categorizada: retorna a categoria de conteúdo mais provável
Características técnicas
O InternVL usa mecanismos dinâmicos de amostragem e atenção para processar informações temporais em vídeos para apoiar a compreensão de vídeos longos. O modelo atinge a capacidade de amostragem zero por meio do aprendizado de comparação entre modos, que pode ser aplicado diretamente a novos domínios sem ajuste fino.
cenário do aplicativo
Ele é adequado para vários cenários de aplicativos, como auditoria de conteúdo de vídeo, gerenciamento de ativos de mídia, recuperação de vídeos educacionais etc., e reduz significativamente o limite de implementação da análise de vídeo.
Essa resposta foi extraída do artigoInternVL: grandes modelos multimodais de código aberto para processamento de imagens, vídeos e textosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Que tipos de tarefas de análise de vídeo são compatíveis com a InternVL? Como realizar a classificação de vídeo com amostra zero?
