- 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.10122.pdf
- GitHub 地址：https://github.com/PKU-YuanGroup/Video-LLaVA
- Huggingface地址：https://huggingface.co/spaces/LanguageBind/Video-LLaVA
- Video-LLaVA通过最初将图像和视频的表示对齐到一个统一的视觉特征空间中，将视觉表示统一到语言特征空间中。这是通过使用LanguageBind编码器来实现的，该编码器将不同的模态映射到文本特征空间中，提供了一个统一的视觉表示。然后，统一的视觉表示经过共享的投影层和词嵌入层进行编码，以将统一的视觉表示映射给大型语言模型使用。
- Video-LLaVA解决了在视觉-语言理解中同时处理图像和视频的挑战。它将视觉表示统一到语言特征空间中，使得大型语言模型能够同时对图像和视频进行视觉推理能力。
- Video-LLaVA在视频上表现出色，在MSVD、MSRVTT、TGIF和ActivityNet视频问答数据集上分别超过了Video-ChatGPT的5.8%、9.9%、18.6%和10.1%。
值得注意的是，Video-LLaVA在训练过程中没有使用成对的视频和图片数据，但在训练后，LLM令人惊讶地展现出同时理解图片和视频的能力。如下图所示，Video-LLaVA成功地识别出自由女神像的图片是近景且细腻的，而视频描述了自由女神像的多个角度，表明它们来自同一个地方。
实验
视频理解能力实验 如表3所示，Video-LLaVA在4个视频问答数据集上全面超过了Video-ChatGPT，并且涨幅相当可观。
图片理解能力实验 该研究还与InstructBLIP，Otter，mPLUG-owl 等图片语言大模型在图片语言理解任务上进行了比较。
通过替换图片编码器为MAE编码器，LLM在初始学习视觉表示时将视频特征和图片特征分开处理，不再将它们统一起来。
