Video-LLaMA: A Istructio-tued Audio-Visual Laguage Model for Video Uderstadig

Video-LLaMA是什么

Video-LLaMA是一个多模型大型语言模型，通过将语言解码器与现成的单模预训练模型连接起来，实现人与计算机之间基于视频的对话。

如何玩转Video-LLaMA

基础配置

注：Video-LLaMA目前还在快速迭代，现在以相对独立的方式实现了ModelScope的接口，因此需要独立安装环境。

• 首先安装ModelScope:

# modelscope的otebook不需要安装modelscope
# !pip istall modelscope -f https://modelscope.oss-c-beijig.aliyucs.com/releases/repo.html

• 然后导入模型

from modelscope import sapshot_dowload, AutoModelForCausalLM, AutoTokeizer,GeeratioCofig
model_dir = sapshot_dowload("damo/videollama_7b_llama2_fietued", revisio='v0.1.1')

• 安装包

# cd Video-LLaMA
# !pip istall -r requiremet.txt

基于Video 聊天

from modelscope.models import Model
from modelscope.pipelies import pipelie
import sys
model_dir = sapshot_dowload("damo/videollama_7b_llama2_fietued", revisio='v0.1.1')
sys.path.apped(model_dir)
iferece = pipelie('my-videollama-task', model=model_dir)
data = {
    "system": ' ',
    'video': "./examples/silece_girl.mp4",
    'messages': [
        ['USER',"Please describe this video i details."]
        ]
}
output = iferece(data)
prit(output['text'])

模型局限性

Video-LLaMA是一个原型模型，在理解复杂场景、长视频或特定领域时可能存在局限性。 输出结果可能受到输入质量、数据集的局限性和模型对错觉的敏感性的影响。请谨慎解读结果。

相关论文以及引用

如果你觉得Video-LLaMA好用，希望您能给我们的仓库点个star，并且引用我们的论文： ``` @article{damolpsg2023videollama, author = {Zhag, Hag ad Li, Xi ad Big, Lidog}, title = {Video-LLaMA: A Istructio-tued Audio-Visual Laguage Model for Video Uderstadig}, year = 2023, joural = {arXiv preprit arXiv:2306.02858} url = {https://arxiv.org/abs/2306.02858} }

Video-LLaMA: An Instruction-tuned Audio-Visual Language Model for Video Understanding Video