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Video CCAM
Video CCAM
Video-CCAM 适用于需要进行视频内容分析和理解的研究人员和开发者，特别是在视频语言模型和多模态学习领域。它可以帮助用户更深入地理解视频内容，提高视频分析的准确性和效率。
AI视频生成AI视频编辑#视频理解#多语言模型#因果交叉注意力普通产品开源
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产品介绍
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简介
Video-CCAM 是腾讯QQ多媒体研究团队开发的一系列灵活的视频多语言模型（Video-MLLM），致力于提升视频-语言理解能力，特别适用于短视频和长视频的分析。它通过因果交叉注意力掩码（Causal Cross-Attention Masks）来实现这一目标。Video-CCAM 在多个基准测试中表现优异，特别是在 MVBench、VideoVista 和 MLVU 上。模型的源代码已经重写，以简化部署过程。
截图
产品特色
在多个视频理解基准测试中具有优异的性能表现
支持短视频和长视频的分析
使用因果交叉注意力掩码技术提升视频-语言理解能力
源代码重写，简化部署过程
支持 Huggingface transformers 进行 NVIDIA GPU 上的推理
提供详细的教程和示例，便于学习和应用
使用教程
1. 访问 GitHub 仓库页面，了解 Video-CCAM 的基本信息和功能。
2. 阅读 README.md 文件，获取模型的安装和使用说明。
3. 根据 tutorial.ipynb 提供的教程，学习如何在 NVIDIA GPU 上使用 Huggingface transformers 进行模型推理。
4. 下载或克隆源代码，根据需要进行本地部署和测试。
5. 利用模型进行视频内容的分析和理解，根据实际需求调整参数和配置。
6. 参与社区讨论，获取技术支持和最佳实践。
流量来源
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