InternVideo2 ist ein leistungsfähiges Videogrundlagenmodell, das durch ein progressives Lernschema mit maskierter Rekonstruktion, kreuzmodaler kontrastiver Lernen und Vorhersage des nächsten Tokens Spitzenleistungen in einer Vielzahl von Video- und Audioaufgaben erzielt.
VQPy ist ein objektorientierter Ansatz zur Entwicklung von Videoanalyse-Anwendungen, der es Entwicklern ermöglicht, komplexe Videoabfragen einfach zu erstellen und zu optimieren.
OmniViD ist ein generativer Rahmen, der verschiedene Videoaufgaben wie Aktionserkennung, Videobeschriftung, Videofragebeantwortung, dichte Videobeschriftung und visuelle Objektverfolgung in einem einheitlichen Ausgaberaum als Tokensequenzgenerierung behandelt.
Eine interpretierbare Sprachrepräsentation, die iterativ aktualisiert wird und eine mehrskaligte Darstellung von Videoinformationen ermöglicht, um die Leistung von Großsprachmodellen bei der Verarbeitung von Langzeitvideos zu verbessern.
Eine interpretierbare Sprachrepository, die iterativ aktualisiert wird und eine mehrskalierende Darstellung von Videoinformationen ermöglicht, um die Leistung von Großsprachmodellen bei der Verarbeitung von Langzeitvideos zu verbessern.
DiffusionVMR bietet eine innovative Lösung für die gemeinsame Video-Moment-Retrieval und Highlight-Erkennung durch den Einsatz von Denoising-Generation.