ビジョン言語モデルの進歩：単一画像から動画理解へ

ジェシー・A・エリス

2025年02月26日 09:32

単一画像解析から包括的なビデオ理解へのVision Language Models (VLMs)の進化を探索し、さまざまなアプリケーションでのその能力を強調します。

Vision Language Models (VLMs)は急速に進化し、大規模な言語モデル(LLMs)と視覚理解を統合することによって、生成的AIの景色を変えました。2020年に初めて導入されたVLMsは、テキストと単一の画像入力に限定されていました。しかし、最近の進歩により、それらの能力は複数の画像やビデオ入力を含むように拡大され、視覚的な質問回答、キャプショニング、検索、要約など、複雑なビジョン言語タスクを可能にしました。

VLM精度の向上

NVIDIAによると、特定のユースケースにおけるVLMの精度は、迅速なエンジニアリングとモデルの重みチューニングを通じて向上させることができます。PEFTのようなテクニックは、効率的な微調整を可能にしますが、かなりのデータと計算リソースが必要です。一方、プロンプトエンジニアリングは、ランタイムでテキスト入力を調整することで出力品質を向上させることができます。

単一イメージの理解

VLMは、画像の内容を特定し、分類し、推論することで、単一の画像理解で優れています。詳細な説明を提供し、画像内のテキストさえ翻訳することができます。ライブストリームでは、VLMは個々のフレームを分析することでイベントを検出できますが、この方法では時間的ダイナミクスを理解する能力が制限されます。

マルチイメージ理解

マルチ画像機能により、VLMは画像を比較対照し、ドメイン固有のタスクのコンテキストを改善します。たとえば、小売業では、VLMは店舗の棚の画像を分析することで在庫レベルを推定できます。参照画像などの追加のコンテキストを提供することで、これらの推定の精度が大幅に向上します。

ビデオ理解

Advanced VLMsは今やビデオ理解能力を備えており、多くのフレームを処理して時間の経過に伴うアクションやトレンドを理解します。これにより、ビデオコンテンツに関する複雑なクエリに対応し、シーケンス内のアクションや異常を特定するなどの能力が可能となります。連続した視覚理解は事象の進行を捉え、LITAのような時間的位置関連技術は、特定のイベントがいつ起こるかを特定するモデルの能力を向上させます。

例えば、倉庫のビデオを分析するVLMは、作業者がボックスを落とすのを特定し、シーンや潜在的な危険について詳細な応答を提供することができます。

VLMsの全ての可能性を探るために、NVIDIAは開発者向けのリソースやツールを提供しています。興味のある個人は、Webinarに登録したり、GitHubのようなプラットフォームでVLMsをさまざまなアプリケーションで実験するためのサンプルワークフローにアクセスしたりすることができます。

VLMおよびその応用に関するさらなる洞察を得るには、NVIDIAブログを訪れてください。

画像出典:Shutterstock