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Longvu
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LongVU的目标受众是视频内容分析和理解领域的研究人员和开发者，尤其是那些需要处理长视频内容并希望在有限计算资源下实现高效视频理解的专业人士。此外，对于希望在视频分析领域应用最新人工智能技术的企业和机构，LongVU提供了一种先进的解决方
模型训练与部署研究工具#视频理解#时空压缩#人工智能#机器学习#大型语言模型普通产品开源
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产品介绍
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简介
LongVU是一种创新的长视频语言理解模型，通过时空自适应压缩机制减少视频标记的数量，同时保留长视频中的视觉细节。这一技术的重要性在于它能够处理大量视频帧，且在有限的上下文长度内仅损失少量视觉信息，显著提升了长视频内容理解和分析的能力。LongVU在多种视频理解基准测试中均超越了现有方法，尤其是在理解长达一小时的视频任务上。此外，LongVU还能够有效地扩展到更小的模型尺寸，同时保持最先进的视频理解性能。
截图
产品特色
利用DINOv2特征去除高相似性的冗余帧
使用文本引导的跨模态查询进行选择性帧特征缩减
基于帧间时间依赖性进行空间标记缩减
在有限上下文长度内有效处理大量视频帧
在多种视频理解基准测试中超越现有方法
支持轻量级大型语言模型，实现高性能视频理解
使用教程
步骤1：访问LongVU的官方项目页面。
步骤2：下载并安装所需的依赖库和框架。
步骤3：根据项目页面提供的指南，准备视频数据。
步骤4：使用LongVU提供的代码和模型进行视频内容的理解和分析。
步骤5：根据需要调整模型参数，以适应不同的视频内容和分析需求。
步骤6：运行模型并查看视频理解的结果。
步骤7：根据结果进行进一步的分析或应用到实际的视频处理任务中。
流量来源
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