感谢智谱 AI 宣布，训练了一种新的视频理解模型 CogVLM2-Video，并将其开源。据介绍，当前大多数的视频理解模型使用帧平均和视频标记压缩方法，导致时间信息的丢失，无法准确回答与时间相关的问题。一些专注于时间问答数据集的模型过于局限于特定格式和适用领域，使得模型失去了更广泛的问答能力。▲ 官方效果演示智谱 AI 提出了一种基于视觉模型的自动时间定位数据构建方法，生成了 3 万条与时间相关的视频问答数据。基于这个新数据集和现有的开放领域问答数据，引入了多帧视频图像和时间戳作为编码器输入，训练出 CogVLM2
感谢智谱 AI 宣布，训练了一种新的视频理解模型 CogVLM2-Video，并将其开源。
据介绍，当前大多数的视频理解模型使用帧平均和视频标记压缩方法，导致时间信息的丢失，无法准确回答与时间相关的问题。一些专注于时间问答数据集的模型过于局限于特定格式和适用领域，使得模型失去了更广泛的问答能力。
▲ 官方效果演示
智谱 AI 提出了一种基于视觉模型的自动时间定位数据构建方法，生成了 3 万条与时间相关的视频问答数据。基于这个新数据集和现有的开放领域问答数据，引入了多帧视频图像和时间戳作为编码器输入，训练出 CogVLM2-Video 模型。
智谱 AI 表示，CogVLM2-Video 不仅在公共视频理解基准上达到了最新的性能，还在视频字幕生成和时间定位方面表现出色。
AI在线附相关链接：
代码：https://github.com/THUDM/CogVLM2
项目网站：https://cogvlm2-video.github.io
在线试用：http://36.103.203.44:7868/