最近，阿里达摩院正式向公众开放了一款名为Video-LLaMA的大型模型。该模型具备感知和理解音视频信号的能力，并能根据用户的指令完成一系列复杂的音视频任务，例如音视频描述、写作和问答等。为了提供更流畅的用户体验，研究团队还特别推出了中文版本的模型，以满足中文用户的需求。
Video-LLaMA的设计原则
Video-LLaMA采用了模块化设计原则，将视频中的视觉和音频信息映射到大语言模型的输入空间中，以实现跨模态指令跟随的能力。与之前侧重于静态图像理解的大型模型研究(例如MiNIGPT4和LLaVA)不同，Video-LLaMA在视频理解中面临着两个挑战：捕捉视觉中的动态场景变化和整合视听信号。
捕捉视频中的动态场景变化
为了捕捉视频中的动态场景变化，Video-LLaMA引入了一个可插拔的视觉语言分支。该分支首先利用BLIP-2中预训练好的图像编码器，获取每一帧图像的独立特征。然后，将这些特征与对应的帧位置嵌入进行结合，将所有图像特征送入Video Q-Former。Video Q-Former会聚合帧级别的图像表示，并生成定长的综合视频表征。最后，通过线性层将视频表征与大语言模型的嵌入空间对齐。
处理视频中的声音信号
对于视频中的声音信号，Video-LLaMA使用音频-语言分支进行处理。首先，从原始视频中均匀采样多个时长为两秒的音频片段，并将每个片段转换为128维的梅尔频谱图。然后，采用强大的ImageBind作为音频编码器，提取每个声音片段的特征。在添加可学习的位置嵌入后，Audio Q-Former将片段特征进行整体聚合，并生成固定长度的音频特征。与视觉语言分支类似，最后通过线性层将音频表征与大语言模型的嵌入空间对齐。
Video-LLaMA的优势与实用价值
综上所述，Video-LLaMA作为一款具备综合视听能力的大型模型，在音频视频理解领域取得了令人印象深刻的效果。通过捕捉视频中的动态场景变化和整合视听信号，该模型能够更好地理解和分析复杂的音视频内容。随着研究者不断攻坚，音视频理解模型的实用价值将进一步扩展，为用户带来更广泛的应用场景和体验。
结论
阿里达摩院开源的Video-LLaMA大模型为音视频理解领域注入了新的活力。其模块化设计原则和跨模态指令跟随能力使其在动态场景变化和视听信号整合方面具备了独特的优势。我们期待未来研究的进一步突破，以推动音视频理解模型在实际应用中的发展和创新。
