AI變鑒片大師，星際穿越都能看懂！賈佳亞團隊新作，多模態(tài)大模型挑戰(zhàn)超長3小時視頻

豐色 明敏 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

啥？AI都能自己看電影大片了？

賈佳亞團隊最新研究成果，讓大模型直接學會了處理超長視頻。

丟給它一部科幻大片《星際穿越》（片長2小時49分鐘）：

它“看”完之后，不僅能結合電影情節(jié)和人物輕松對電影進行點評：

還能很精準地回答出劇中所涉的細節(jié)：

例如：蟲洞的作用和創(chuàng)造者是誰？

答：未來的智慧生物放置在土星附近，用于幫助人類進行遠距離星際穿越。

男主庫珀是如何將黑洞中的信息傳遞給女兒墨菲？

答：通過手表以摩斯密碼的方式傳遞數(shù)據(jù)。

啊這，感覺電影博主的飯碗也要被AI搶走了。

這就是最新多模態(tài)大模型LLaMA-VID，它支持單圖、短視頻和長視頻三種輸入。

對比來看，包括GPT-4V等在內(nèi)的同類模型基本只能處理圖像。

而背后原理更有看頭。

據(jù)介紹，LLaMA-VID只通過一個非常簡單的辦法就達成了如上能力，那就是：

把表示每一幀圖像的token數(shù)量，壓縮到僅有2個。

具體效果如何以及如何實現(xiàn)？一起來看。

人物理解分析、電影細節(jié)都OK

對于電影來說，除了精準回答所涉細節(jié)，LLaMA-VID也能對角色進行十分準確的理解和分析。

還是《星際穿越》，我們讓它看完后分析米勒星球上相對地球時間的快慢及原因。

結果完全正確：

LLaMA-VID表示是因為米勒星球在黑洞附近，導致1小時相當于地球7年。

再丟給它時長近倆小時的《阿甘正傳》。

對于“珍妮對于阿甘有何意義？”這一問題，LLaMA-VID的回答是：

孩童時期的朋友，后來成為阿甘的妻子，是阿甘生活和心靈的慰藉。

對于阿甘在戰(zhàn)爭及退伍后的事件也能進行分析，且回答也很到位：

丹中尉責怪阿甘救了自己，因為這讓他無法戰(zhàn)死沙場。

除了看電影，成為一個無所不知的的“電影搭子”，它也能很好地理解宣傳片的意圖，回答一些開放問題。

比如給它一段最近很火的GTA6預告片。

問它“這個游戲哪里最吸引你？”，它“看”完后給出的想法是：
一是游戲場景和設置非常多（從賽車、特技駕駛到射擊等），二是視覺效果比較驚艷。

哦對了，LLaMA-VID還能根據(jù)游戲中的場景和特征，推測出預告片是Rockstar游戲公司的推廣：

以及認出游戲的背景城市為邁阿密（根據(jù)夜生活、海灘等信息，以及在作者提示游戲設置在佛羅里達之后）。

最后，在宣傳片、時長高達2-3小時的電影這些視頻材料之外，我們也來看看LLaMA-VID對最基礎的圖片信息的理解能力。

吶，準確識別出這是一塊布料，上面有個洞：

讓它扮演“福爾摩斯”也不在話下。面對這樣一張房間內(nèi)景照片：

它可以從門上掛了很多外套分析出房間主人可能生活繁忙/經(jīng)常外出。

看得出來，LLaMA-VID對視頻的準確解讀正是建立在這樣的圖片水準之上的，但最關鍵的點還是它如何完成如此長時間的視頻處理。

幾行代碼實現(xiàn)單幀2 token表示

LLaMA-VID的關鍵創(chuàng)新是將每幀畫面的token數(shù)量壓縮到很低，從而實現(xiàn)可處理超長視頻。

很多傳統(tǒng)多模態(tài)大模型對于單張圖片編碼的token數(shù)量過多，導致了視頻時間加長后，所需token數(shù)量暴增，模型難以承受。

為此研究團隊重新設計了圖像的編碼方式，采用上下文編碼（Context Token）和圖像內(nèi)容編碼（Content Token）來對視頻中的單幀進行編碼。

從而實現(xiàn)了將每一幀用2個token表示。

具體來看LLaMA-VID的框架。

只包含3個部分：

• 采用編解碼器產(chǎn)生視覺嵌入和文本引導特征。
• 根據(jù)特定token生成策略轉換上下文token和圖像內(nèi)容token。
• 指令調優(yōu)進一步優(yōu)化。

根據(jù)指令，LLaMA-VID選取單個圖像或視頻幀作為輸入，然后從大語言模型上生成回答。

這個過程從一個可視編碼器開始，該編碼器將輸入幀轉換為可視幀嵌入。

然后文本解碼器根據(jù)用戶輸入和圖像編碼器提取的特征，來生成與輸入指令相關的跨模態(tài)索引（Text Query）。

然后利用注意力機制（Context Attention），將視覺嵌入中和文本相關的視覺線索聚合起來，也就是特征采樣和組合，從而生成高質量的指令相關特征。

為了提高效率，模型將可視化嵌入樣本壓縮到不同token大小，甚至是一個token。

其中，上下文token根據(jù)用戶輸入的問題生成，盡可能保留和用戶問題相關的視覺特征。

圖像內(nèi)容token則直接根據(jù)用戶指令對圖像特征進行池化采樣，更關注圖像本身的內(nèi)容信息，對上下文token未關注到的部分進行補充。

文本引導上下文token和圖像token來一起表示每一幀。

最后，大語言模型將用戶指令和所有視覺token作為輸入，生成回答。

而且這種token的生成方法很簡單，僅需幾行代碼。

實驗結果方面，LLaMA-VID在多個視頻問答和推理榜單上實現(xiàn)SOTA。

僅需加入1個上下文token拓展，LLaMA-VID在多個圖片問答指標上也能獲得顯著提升。

在16個視頻、圖片理解及推理數(shù)據(jù)集上，LLaMA-VID實現(xiàn)了很好效果。

在GitHub上，團隊提供了不同階段的所有微調模型，以及第一階段的預訓練權重。

具體訓練包括3個過程：特征對齊、指令微調、長視頻微調（相應步驟可參考GitHub）。

此外，LLaMA-VID還收集了400部電影并生成9K條長視頻問答語料，包含電影影評、人物成長及情節(jié)推理等。

結合之前賈佳亞團隊所發(fā)布的長文本數(shù)據(jù)集LongAlpaca-12k（9k條長文本問答語料對、3k短文本問答語料對）, 可輕松將現(xiàn)有多模態(tài)模型拓展來支持長視頻輸入。

值得一提的是，今年8月開始賈佳亞團隊就發(fā)布了主攻推理分割的LISA多模態(tài)大模型。

10月還發(fā)布了長文本開源大語言模型LongAlpaca（70億參數(shù)）和超長文本擴展方法LongLoRA。

LongLoRA只需兩行代碼便可將7B模型的文本長度拓展到100k tokens，70B模型的文本長度拓展到32k tokens。

最后，團隊也提供了demo地址，可自己上傳視頻和LLaMA-VID對話（部署在單塊3090，需要的小伙伴可以參考code用更大的顯存部署，直接和整個電影對話）。

看來，以后看不懂諾蘭電影，可以請教AI試試（doge）~

論文地址：
https://arxiv.org/abs/2311.17043

GitHub地址：
https://github.com/dvlab-research/LLaMA-VID

demo地址：
http://103.170.5.190:7864/