ViLAMP – 革新长视频理解的高效视觉语言模型

ViLAMP 是蚂蚁集团和中国人民大学联合推出的视觉语言模型，全称为 VIdeo-LAnguage Model with Mixed Precision，专注于高效处理长视频内容。

核心功能

• 长视频理解 ：能够处理长达数小时的视频，突破了传统模型的上下文处理极限，为需要长时间视频分析的场景提供了可能。
• 关键信息提取 ：精准提取视频中的关键信息，同时压缩冗余信息，快速找到视频中的重点内容。
• 高效计算 ：在单张 A100 GPU 上可处理长达 1 万帧（约 3 小时）的视频，显著降低内存和计算成本，提高处理效率，使得大规模视频数据的实时分析成为现实。
• 多任务处理 ：支持多种视频理解任务，如视频内容问答、动作识别、场景理解等，可满足不同应用场景的需求。

技术原理

• 混合精度策略 ：对视频中的关键帧保持高精度分析，而对次要内容进行强力压缩，模拟人类观看视频的习惯，既保证了关键信息的完整捕捉，又降低了计算成本，提高了处理效率。
• 差分关键帧选择 ：基于贪心算法选择与用户查询高度相关且具有时间多样性的关键帧，确保选中的关键帧既能捕捉重要信息，又能避免冗余。
• 差分特征合并 ：对非关键帧进行压缩，将每个非关键帧的多个 patch 合并为单个 token，基于差分加权池化，赋予与用户查询相关且具有独特性的 patch 更高的权重，同时降低与关键帧重复的 patch 的权重，保留关键信息的同时，显著减少计算量。

支持平台

ViLAMP 目前主要在 GitHub 平台开源，相关项目资源包括官网https://ai-bot.cn/vilamp/和源码https://github.com/steven-ccq/ViLAMP等，研究人员和开发者可以在此基础上进行研究和开发。

团队介绍

ViLAMP 是由蚂蚁集团和中国人民大学的联合团队共同打造。蚂蚁集团在人工智能领域具有丰富的应用经验和强大的技术研发实力，中国人民大学则在相关学术领域有着深厚的造诣，双方的合作为 ViLAMP 的研发提供了坚实的保障。

业务场景

• 在线教育 ：快速提取教育视频中的重点内容，生成摘要或回答学生问题，帮助学生更高效地学习。
• 视频监控 ：实时分析监控视频，检测异常事件并及时报警，提高监控效率和安全性。
• 直播分析 ：实时处理直播内容，提取亮点或回答观众问题，提升直播互动性和用户体验。
• 影视制作 ：帮助编辑和导演筛选素材，提取关键场景，提高影视制作的效率和质量。
• 智能客服 ：自动回答用户关于视频内容的问题，提升用户体验和满意度。