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【新智元导读】谷歌团队推出「通用视觉编码器」VideoPrism，正在3600万高质料视频字幕对和5。82亿个视频剪辑的 数据集上完毕了练习，职能更始30项SOTA。
AI视频模子Sora爆火之后视频措置器，Meta、谷歌等 大厂纷纷下场做酌量，追逐OpenAI的步骤。
迩来，来自谷歌团队的酌量职 员提出了一 种通用视频编码器——Video Prism。
酌量职员正在=一个异构语料库对VideoPrism举办了预练习视频措置器，包括3600万高质料视频字幕对和5。82亿个视频剪辑，并带有噪声 并行文本（如ASR转录文本）。
值得一提的是，VideoPrism正在33项视频分解基准测试中室内…全彩LED显示屏，更始了30项SOTA。
目前，视频□根底 模子（V◁iFM）有重□大的潜力，能够正■在巨大的语料库 中解锁新的才力。
固然之▽前的酌量正在寻常视频分解方面赢得了很大发扬，但修建真正的「根底视频模子」依旧是一个难以完毕的倾向。
对此，谷歌推出了一种通用视觉编码器——VideoPrism，旨正在处分普及的视频分解劳动，席卷分类、当地化、检索、字幕和问答（QA）。
Vid★◁e ▽ ○◁oPrism对CV 数据集，以及神经科学和生态学等科学周围的CV劳动举办了普及评估。
别的，谷歌酌量职员称，这种 =冻结编码 ○器 扶 植 同时○从命先前酌量，并探求了实在践适用性，以及高准备和微调视频模子的本钱。
预练习数据是根底模子（FM）的根底，Vi FM的理念预练习数据，是宇宙上全 盘视频的代外性样本。
以是，谷歌○ 的预练习战略应厉 重合谛视频形式，同时充满诈欺任何可用的视频文本对小间距LED显示屏。
正在数据方面，谷歌酌量职员通过收集3600万◁高质料视频字幕对，以及5。82亿视频剪辑…与噪 声并行文本（如ASR转录、天生的字幕和检索到的文本）来近似创筑◁所需的预练习○语料库。
正在筑模方面，作家最初从全盘差异质 料的视频-文本对中对照练习语义视频嵌入。
随后，诈欺普及的纯视频数据欧洲超级杯室内全彩LED显示屏-柔性LED显示屏！，对语义嵌△入举办全体和…记 号提 炼，校正了下文所述的 掩码视频筑模。
假使正在自然措辞方面赢得了告捷，但因为原始视觉信号缺乏语义，掩码数据筑模对付CV来说依旧 具有离间性。
现有酌量通过借用间接语义（如利用CLIP向导模子或分词器，或隐含语义来应对这一离■间）或隐性扩展它们（比方记号视觉patches），将高掩码率和轻量级解码器贯串。
正在第一阶段，利用全盘视频文本对，将视频编码器与文本编码○器对齐。
遵循先前的酌量，谷歌团□队最 小化批中全盘视频文本对的雷同性得分，举办对称交叉熵亏损最小○□化。
并利用 CoCa 的图□像模子初始化空间编码模块，并将 WebLI纳入到预练习中。
正在准备亏损之前，视频…编 码器的特点会通过众头提防力收集池（MAP）举办聚拢。
这一阶段批准视频编码器从措辞监视中练习充足的视○觉语义，由此爆发的模子为第二阶段练习供给语□义视频嵌入。
- 模子需求遵循未掩码的输…入视频patches，来预测第一阶段的视频级全体嵌入和△to ken式嵌入！
- 编码器的输出token正在传给 解码器之前，要举办随机洗牌，以避免练习捷径。
值得提防的是，酌量职员 的▽预练□ 习诈 欺△了○两个监视信号：视频的文本描写，以及上下文自监视，使VideoPrism可能正在以外观和动动作中央的劳△动上外示增色欧洲杯投注入口。
原形上，之前的酌量证据，视频字幕厉重揭示 外观 线△□索，而上下文我监视有助于练习行 为室内全彩LED显示屏。
接下来，酌量职员正在普及的以视频为中央的分解劳动上评 估VideoPrism，浮现其才力和通用性。
正在所罕睹据集上，VideoPri△sm 都大幅优于=■○★基◁线。另外，将VideoPri s◁m的底层模▽子巨细从ViT-B减少到ViT-g能够显着升高职能室内全彩LE=D显示屏。
值得提防的是，没有基线本事能正在全★盘基准测试中赢得第二好的成果，这证据以前的本事恐怕是针对视频分解的某些方面而斥地的。
这一结果证据，VideoPrism将各类视频信号整合到了一个编码器中：众种粒度的语义、外观与运动 线索
VideoPrism的职能更◁始众项基准，况且正在 具有离间性的数据集上，VideoPrism 与之前的时间比拟赢得了异常明显的先进。
根底模子 VideoPrism-B 的众人半结果，实践上□优于现有的更大范畴模子。
