videollm-online

流式视频实时理解与交互的先进模型

VideoLLM-online 流媒体视频实时交互大语言模型视频处理 Github 开源项目

VideoLLM-online是一款针对流媒体视频的在线大语言模型。该模型支持视频流实时交互，可主动更新响应，如记录活动变化和提供实时指导。项目通过创新的数据合成方法将离线注释转化为流式对话数据，并采用并行化推理技术实现高速处理，在A100 GPU上处理速度可达10-15 FPS。VideoLLM-online在在线和离线环境中均表现出色，能高效处理长达10分钟的视频，为视频理解与交互领域带来新的可能性。

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介绍相关项目

Video-LLaVA - 视频多模态模型，具备像素级定位能力

GithubLMMPG-Video-LLaVA像素级别定锚开源项目视频理解音频上下文

PG-Video-LLaVA通过模块化设计，首次实现视频多模态模型具备像素级定位能力。该框架使用现成的追踪器和创新的定位模块，能够根据用户指令在视频中实现空间定位。引入新的基准测试用于评估基于提示的对象定位性能，并结合音频上下文完善视频内容理解，提高在对话和新闻视频等场景中的适用性。改进的定量基准测试确保更高的透明度和可重复性。

Video-LLaVA-7B-hf - 基于LLM的统一视觉模型实现图像和视频的智能处理

GithubHuggingfaceVideo-LLaVA多模态模型开源项目模型视觉识别视频分析语言模型

Video-LLaVA是一个基于Vicuna-13b的开源多模态模型，通过统一的视觉表示编码器实现图像和视频内容的并行处理。该模型采用语言对齐投影方式，无需图像-视频配对数据即可完成训练。模型支持图像和视频的混合输入，可应用于内容理解、问答和描述等视觉分析任务。

Video-LLaVA - 统一视觉表示学习的新方法增强跨模态交互能力

GithubVideo-LLaVA图像理解多模态开源项目视觉语言模型视频理解

Video-LLaVA项目提出了一种新的对齐方法,实现图像和视频统一视觉表示的学习。该模型在无图像-视频配对数据的情况下,展现出色的跨模态交互能力,同时提升图像和视频理解性能。研究显示多模态学习的互补性明显改善了模型在各类视觉任务上的表现,为视觉-语言模型开发提供新思路。

vllm - 高性能与易用性的LLM推理与服务平台

GithubLLM服务PagedAttentionvLLM开源项目量化高吞吐量

vLLM是一个高性能且易用的LLM推理与服务平台，具备PagedAttention内存管理、CUDA/HIP图形加速、量化支持、并行解码算法及流式输出等技术优势。vLLM无缝集成Hugging Face模型，兼容多种硬件设备，支持分布式推理和OpenAI API。最新版本支持Llama 3.1和FP8量化。用户可通过pip安装并参考详细文档快速入门。

VideoGPT-plus - 双编码器融合提升视频理解能力

GithubVideoGPT+人工智能多模态模型开源项目视频对话视频理解

VideoGPT+是一个创新的视频对话模型，通过集成图像和视频编码器，实现了更精细的空间理解和全局时间上下文分析。模型采用自适应池化技术处理双编码器特征，大幅提升了视频基准测试性能。项目同时推出VCG+ 112K数据集和VCGBench-Diverse基准，为视频对话任务提供全面评估。VideoGPT+在空间理解、推理和视频问答等多项任务中表现优异。

Vlogger - 多模型协作生成长视频博客的AI系统

AI系统GithubShowMakerVlogger大语言模型开源项目视频生成

Vlogger是一个创新AI系统,可根据文本描述生成分钟级视频博客。该系统利用大型语言模型作为导演,将长视频生成任务分解为四个阶段,并调用多种基础模型扮演专业角色。Vlogger引入了视频扩散模型ShowMaker,融合文本和视觉提示以增强空间-时间连贯性。系统能从开放描述生成超过5分钟的连贯vlogs,在脚本和演员方面保持一致性。

Video-LLaVA-7B - 统一图像和视频处理的多模态AI模型

GithubHuggingfaceVideo-LLaVA多模态模型大语言模型开源项目模型视觉语言处理视频理解

Video-LLaVA是一种新型多模态AI模型，采用对齐后投影方法学习统一视觉表示。该模型能同时处理图像和视频，具备出色的视觉推理能力。即使没有图像-视频配对数据，Video-LLaVA也能实现图像和视频间的有效交互。通过将统一视觉表示与语言特征空间绑定，该模型在多模态学习和各类视觉任务中展现优异性能。

StreamingT2V - 先进的长视频生成技术实现连贯动态和可扩展内容

GithubStreamingT2V一致性动态视频开源项目文本到视频长视频生成

StreamingT2V是一种创新的自回归技术，专门用于生成长时间、连贯一致的视频内容。该技术无需分段处理即可创建动态丰富的视频，确保了时间上的连贯性，同时保持与文本描述的高度契合和单帧图像的优质表现。目前已实现生成1200帧（约2分钟）的视频，并具有进一步延长的潜力。值得注意的是，StreamingT2V的性能不局限于特定的文本到视频模型，这意味着随着基础模型的进步，视频质量有望进一步提升。

Video-ChatGPT - 创新视频对话技术开启细致视频理解新纪元

GithubVideo-ChatGPT多模态大型视觉语言模型开源项目视频理解问答系统

Video-ChatGPT是一个融合大型视觉和语言模型的视频对话系统。该项目构建了10万条视频-指令对数据集,开发了首个视频对话量化评估框架,在视频推理、创意生成、空间和时间理解等任务中表现出色。这一开源项目为视频内容理解和人机交互带来了新的发展方向。

LLaVA-NeXT-Video-7B-hf - 先进多模态AI模型实现视频和图像理解

GithubHuggingfaceLLaVA-NeXT-Video人工智能多模态大语言模型开源项目模型视频理解

LLaVA-NeXT-Video-7B-hf是一个开源多模态AI模型，通过视频和图像数据的混合微调，实现了出色的视频理解能力。该模型支持多视觉输入和多提示生成，在VideoMME基准测试中表现优异。基于Vicuna-7B语言模型，可处理视频问答和图像描述等视觉任务。模型支持4位量化和Flash Attention 2优化，提供灵活高效的使用方式。

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