#视频处理

Jaffree是Java实现的FFmpeg和FFprobe命令行封装库，通过java.lang.Process与ffmpeg集成。它支持编程方式的视频处理，提供媒体流检查、获取文件时长、重编码、剪辑缩放等功能。Jaffree还支持通过多种方式进行数据传输，并可实现直播流重新流化和屏幕捕获等高级操作。

Qwen2-VL-7B-Instruct是一个视觉语言模型，支持高分辨率图像和20分钟以上视频的理解。它在多个视觉理解基准测试中表现出色，具备复杂推理和决策能力。该模型可集成到移动设备和机器人中，实现基于视觉环境和文本指令的自动操作。此外，Qwen2-VL-7B-Instruct支持多语言，能理解图像中的多种语言文本。

DepthCrafter是一个开源深度估计项目，专门为开放世界视频生成时间一致的长序列深度图。该项目无需相机姿态或光流信息，可直接处理复杂场景视频，并保留精细细节。DepthCrafter在计算机视觉和3D重建领域具有潜在应用，为视频深度估计研究开辟新方向。

VideoMAE是一种基于掩码自编码器的视频自监督预训练模型。该模型在Kinetics-400数据集上经过1600轮预训练，采用Vision Transformer架构处理固定大小的视频图像块。VideoMAE不仅可预测被遮挡的视频片段，还能通过微调应用于下游任务。作为视频理解领域的重要进展，它为视频分类等任务提供了强大的特征提取能力。

LLaVA-OneVision是基于Qwen2的多模态AI模型，支持图像、多图和视频交互。模型在专用数据集上训练，具有32K tokens上下文窗口，提供0.5B、7B和72B三种规模。支持英语和中文，可处理单图、多图和视频输入。项目开源了代码、在线演示和论文，为AI研究和开发提供了实用工具。

LLaVA-OneVision-qwen2-0.5b-ov是基于Qwen2语言模型开发的多模态AI模型。该模型可处理图像、多图和视频输入,支持英语和中文交互。在LLaVA-OneVision数据集上训练后,模型具备32K tokens的上下文窗口,能执行图像问答、视频理解等多种视觉任务。其在多个多模态基准测试中表现优异,展现了强大的视觉语言处理能力。