Video-XL —— 智源联合多所高校推出的开源超长视觉理解模型

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Video-XL主要介绍

Video-XL是由智源研究院联合上海交通大学、中国人民大学、北京大学等多所高校开发的一款超长视频理解大模型。该模型旨在处理小时级长视频，并凭借其高达95%的准确率，标志着长视频理解技术的新纪元。

Video-XL功能特点

• 全面的长视频理解能力：在MLVU、VideoMME、VNBench和LongVideoBench等数据集上取得了7B模型中的领先性能。
• 高效的长视觉上下文处理：在单个80G GPU上处理2048帧的视频，并在“针堆中找针”的评估中达到了近95%的准确率。
• 适应复杂场景：在电影总结、监控异常检测和广告放置识别等实际应用场景中表现出色。

Video-XL优缺点

• 优点：

  • 高效处理长视频：仅需一块80G显存的显卡即可处理2048帧输入，对小时级长度视频进行采样。
  • 准确率高：在视频“海中捞针”任务中取得了接近95%的准确率。
  • 广泛的应用场景：适用于电影摘要、监控异常检测和广告投放识别等实际应用场景。

• 缺点：

  • 目前尚未发现明显的缺点，但随着技术的不断发展，可能会有新的挑战和限制出现。

如何使用Video-XL

使用Video-XL需要先进行安装和配置。安装指南通常包括创建新的conda环境、安装必要的Python包等步骤。此外，Video-XL通过Hugging Face平台提供了示例代码，用户可以使用这些代码进行预训练和微调。对于评估模型性能，可以使用特定的评估工具和脚本。

Video-XL训练方法

Video-XL在训练过程中使用了大量高质量多模态数据集，包括单图像数据、多图像数据和视频数据。通过预训练和微调阶段，模型能够处理各种格式的多模态数据，并实现对长视频的高效理解。

Video-XL框架结构

Video-XL的整体模型结构和主流的MLLMs结构相似，主要由视觉编码器（如CLIP）、视觉-语言映射器（如2-layer MLP）以及语言模型（如Qwen-7B）构成。特别之处在于，为了处理各种格式的多模态数据（单图、多图和视频），Video-XL建立了一个统一的视觉编码机制。

Video-XL创新点

• 视觉上下文隐空间压缩机制：通过引入视觉摘要标记（VST），Video-XL实现了对长视觉序列的无损压缩，提高了处理效率和准确性。
• 多模态数据融合：成功地将视觉和语言信息进行有效融合，提升了模型对复杂场景的理解能力。

Video-XL评估标准

Video-XL在多个主流长视频理解基准评测的多项任务中均排名第一，包括MLVU、VideoMME、VNBench和LongVideoBench等数据集。此外，还通过视频“海中捞针”任务等实际应用场景来评估其处理超长上下文的能力。

Video-XL影响

Video-XL的推出不仅标志着长视频理解技术的重大突破，也为未来AI在影视、广告等领域的应用铺平了道路。其开源代码促进了全球多模态视频理解研究社区的合作和技术共享。

Video-XL项目地址

• 论文地址：Video-XL: Extra-Long Vision Language Model for Hour-Scale Video Understanding。
• 模型地址：https://huggingface.co/sy1998/Video_XL。
• 项目地址：https://github.com/VectorSpaceLab/Video-XL。