VideoRefer – 浙大联合阿里达摩学院推出的视频对象感知与推理技术

VideoRefer是由浙江大学与阿里达摩学院联合研发的一款前沿工具，专注于视频中对象的感知与推理。借助增强型视频大型语言模型（Video LLMs），该系统具备出色的空间和时间理解能力，能够对视频中的任意对象进行细致入微的分析与推理。

VideoRefer是什么

VideoRefer是浙江大学与阿里达摩学院共同推出的创新产品，旨在提升视频中的对象感知与推理能力。该工具基于增强型视频大型语言模型（Video LLMs），具备卓越的空间与时间理解性能，能够对视频中的各类对象进行精细的感知和推断。VideoRefer的设计依赖于三个核心组成部分：VideoRefer-700K数据集，提供丰富且高质量的对象级视频指令数据；VideoRefer模型，配备多功能的空间-时间对象编码器，支持单帧和多帧输入，确保对视频中任意对象的精准感知、推理及检索；VideoRefer-Bench基准，旨在全面评估模型在视频指代任务中的表现，推动细粒度视频理解技术的进步。

主要功能

• 细致的视频对象理解：能够准确理解视频中任意对象的细节，包括空间位置、外观特征及状态等信息。
• 复杂关系分析：分析视频中多个对象之间的复杂交互关系，如相对位置变化等，深入理解对象间的相互作用。
• 推理与预测：基于对视频内容的深刻理解，进行推理和预测，例如推测对象的未来行为或状态，以及的发展趋势。
• 视频对象检索：根据用户指定的对象或条件，从视频中精准检索相关对象或场景片段。
• 多模态交互：支持与用户的多模态互动，如通过文本指令、语音提示或图像标记等方式响应用户需求，提供相应的视频理解结果。

技术原理

• 多智能体数据引擎：通过多智能体数据引擎，多个专家模型（如视频理解模型、分割模型等）协同工作，自动生成高质量的对象级视频指令数据，包括详细描述、简短描述和多轮问答等，为模型训练提供丰富的支持。
• 空间-时间对象编码器：设计了一种多功能的空间-时间对象编码器，包括空间标记提取器和自适应时间标记合并模块。空间标记提取器从单帧中提取对象的精确区域特征，而时间标记合并模块则在多帧模式下，通过计算相邻帧对象特征的相似度进行合并，捕捉对象在时间维度上的连续性与变化。
• 融合与解码：将视频的全局场景特征、对象特征和语言指令进行融合，形成统一的输入序列，送入预训练的大型语言模型（LLM）进行解码，生成对视频内容的细粒度语义理解结果，如对象描述、关系分析和推理预测等文本信息。
• 全面评估基准：建立VideoRefer-Bench评估基准，包括描述生成和多项选择问答两个子基准，从多个维度（如主题对应、外观描述、时间描述、幻觉检测等）全面评估模型在视频指代任务中的表现，确保模型在细粒度视频理解方面的有效性与可靠性。

项目地址

• 项目官网：https://damo-nlp-sg.github.io/VideoRefer/
• GitHub仓库：https://github.com/DAMO-NLP-SG/VideoRefer
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/DAMO-NLP-SG/VideoRefer
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.00599

应用场景

• 视频剪辑：帮助剪辑师迅速找到特定镜头或场景，提升剪辑效率。
• 教育：依据学生的学习情况，推荐适合的视频片段，助力高效学习。
• 安防监控：实时识别监控视频中的异常行为，及时发出警报，维护安全。
• 交互式机器人：通过视频指令控制智能家居设备，实现便捷的家居操作。
• 电子商务：分析商品视频，检测商品质量，确保上架商品符合标准。

常见问题

在使用VideoRefer时，用户可能会遇到一些常见问题，例如如何进行视频对象检索、如何与模型进行多模态交互等。针对这些问题，用户可以访问官方文档或GitHub仓库获取详细的使用指南和解答。