- 简介大型语言模型展示了惊人的通用能力,可以在广泛的开放式任务中发挥作用,并扩展其实用性以包括多模态对话。然而,现有方法在有效处理图像和视频理解方面遇到挑战,特别是在有限的视觉标记下。在这项工作中,我们介绍了Chat-UniVi,这是一个统一的视觉语言模型,能够通过统一的视觉表示理解和参与涉及图像和视频的对话。具体而言,我们采用一组动态视觉标记来统一表示图像和视频。这种表示框架使模型能够高效地利用有限数量的视觉标记,同时捕捉图像所需的空间细节和视频所需的全面时间关系。此外,我们利用多尺度表示,使模型能够感知高级语义概念和低级视觉细节。值得注意的是,Chat-UniVi是在混合数据集上进行训练的,其中包含图像和视频,可以直接应用于涉及这两种媒介的任务,无需进行任何修改。广泛的实验结果表明,作为一个统一的模型,Chat-UniVi始终优于专门设计用于图像或视频的现有方法。
- 图表
- 解决问题Chat-UniVi: A Unified Video and Language Pre-Training Model for Multimodal Understanding and Generation
- 关键思路使用一组动态视觉标记来统一表示图像和视频,从而实现视觉语言模型的统一性。
- 其它亮点论文提出了一种新的视觉语言模型,能够同时处理图像和视频。该模型使用动态视觉标记来统一表示图像和视频,并且采用多尺度表示来捕捉高层语义概念和低层视觉细节。该模型可以在不需要进行任何修改的情况下直接应用于涉及图像和视频的任务。实验结果表明,Chat-UniVi在处理图像和视频方面都比现有方法表现更好。
- 在最近的相关研究中,也有一些关于视觉语言模型的研究,如UNITER、VL-BERT、LXMERT等。
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