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：
- anotação de registro de data e hora：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}]estrutura - 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 - conversão de formato：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.
Essa resposta foi extraída do artigoLong-VITA: um modelo de linguagem visual que suporta saídas contextuais muito longasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 怎样改善多模态输入时的数据对齐问题？
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