VideoRAG 是一种创新的检索增强型生成框架，专门用于理解和处理极长上下文视频。

Qwen2.5-VL 是 Qwen 团队推出的最新旗舰视觉语言模型，是视觉语言模型领域的重要进步。

Tarsier 是由字节跳动研究团队开发的一系列大规模视频语言模型，旨在生成高质量的视频描述，并具备强大的视频理解能力。

VideoLLaMA3是由DAMO-NLP-SG团队开发的前沿多模态基础模型，专注于图像和视频理解。

OmAgent是一个多模态原生代理框架，用于智能设备等。

videoprompt.org是一个专注于AI视频生成提示的网站，提供了一系列用于生成、编辑或理解视频内容的指令集。

Apollo是一个专注于视频理解的先进大型多模态模型家族。

Qwen2-VL-7B是Qwen-VL模型的最新迭代，代表了近一年的创新成果。

Qwen2-VL-2B是Qwen-VL模型的最新迭代，代表了近一年的创新成果。

PPLLaVA是一个高效的视频大型语言模型，它结合了细粒度视觉提示对齐、用户指令的卷积风格池化的视觉令牌压缩以及CLIP上下文扩展。

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。

Aria是一个多模态原生混合专家模型，具有强大的多模态、语言和编码任务性能。

LLaVA-Video是一个专注于视频指令调优的大型多模态模型（LMMs），通过创建高质量的合成数据集LLaVA-Video-178K来解决从网络获取大量高质量原始数据的难题。

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。

Goldfish 是一种为理解任意长度视频而设计的方法论。

InternLM-XComposer-2.5是一款支持长上下文输入和输出的多功能大型视觉语言模型。

ShareGPT4Video系列旨在通过密集且精确的字幕来促进大型视频-语言模型(LVLMs)的视频理解以及文本到视频模型(T2VMs)的视频生成。

VideoLLaMA2-7B是由DAMO-NLP-SG团队开发的多模态大型语言模型，专注于视频内容的理解和生成。

LVBench是一个专门设计用于长视频理解的基准测试，旨在推动多模态大型语言模型在理解数小时长视频方面的能力，这对于长期决策制定、深入电影评论和讨论、现场体育解说等实际应用至关重要。

VideoLLaMA 2 是一个针对视频理解任务优化的大规模语言模型，它通过先进的空间-时间建模和音频理解能力，提升了对视频内容的解析和理解。

VILA是一个预训练的视觉语言模型（VLM），它通过大规模的交错图像-文本数据进行预训练，从而实现视频理解和多图像理解能力。

Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。

MA-LMM是一种基于大语言模型的大规模多模态模型,主要针对长期视频理解进行设计。

MiniGPT4-Video是为视频理解设计的多模态大模型，能处理时态视觉数据和文本数据，配标题、宣传语，适用于视频问答。

VideoPrism是一个通用的视频编码模型,能够在各种视频理解任务上取得领先的性能,包括分类、定位、检索、字幕生成和问答等。