视觉语言模型的进展：从单图像到视频理解
realtime news Feb 26, 2025 10:01
探索视觉语言模型（VLMs）的演变，从单图像分析到全面的视频理解，强调它们在各种应用中的能力。
视觉语言模型（VLMs）迅速发展，通过将视觉理解与大型语言模型（LLMs）结合，改变了生成 AI 的格局。最初于 2020 年推出的 VLMs 仅限于文本和单图像输入。然而，最近的进展已将其能力扩展到包括多图像和视频输入，使能复杂的视觉语言任务，例如视觉问答、字幕生成、搜索和总结。
提升 VLM 准确性
根据 NVIDIA 所述，通过提示工程和模型权重调优可以提升 VLM 在特定用例中的准确性。PEFT 等技术允许高效调优，尽管它们需要大量的数据和计算资源。另一方面，提示工程可以通过在运行时调整文本输入来提高输出质量。
单图像理解
VLMs 在单图像理解方面表现出色，可以识别、分类和推理图像内容。它们能够提供详细的描述，甚至翻译图像中的文本。对于直播，VLMs 可以通过分析单独的帧来检测事件，尽管这种方法限制了它们理解时间动态的能力。
多图像理解
多图像能力使 VLMs 能够比较和对比图像，提供改进的上下文以用于特定领域的任务。例如，在零售业，VLMs 可以通过分析店铺货架的图像来估算库存水平。提供额外的背景信息（如参考图像），显著提高这些估算的准确性。
视频理解
先进的 VLMs 现已具备视频理解能力，处理多个帧以理解随时间变化的动作和趋势。这使它们能够解决关于视频内容的复杂查询，例如识别序列中的行为或异常。连续视觉理解捕捉事件的进程，而像 LITA 这样的时间定位技术增强了模型确定特定事件发生时间的能力。
例如，分析仓库视频的 VLM 可以识别出工人掉落箱子的情况，提供有关场景和潜在危险的详细反馈。
为了探索 VLMs 的全部潜力，NVIDIA 为开发者提供了资源和工具。有兴趣的人士可以注册网络研讨会，并在像 GitHub 这样的平台访问示例工作流，以在各种应用中实验 VLMs。
欲获得更多关于 VLMs 和其应用的见解，请访问 NVIDIA 博客。
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