Explore a evolução dos Modelos de Linguagem de Visão (VLMs) da análise de imagens únicas para a compreensão abrangente de vídeos, destacando suas capacidades em várias aplicações.
Os Modelos de Linguagem de Visão (VLMs) evoluíram rapidamente, transformando o panorama da IA generativa através da integração da compreensão visual com grandes modelos de linguagem (LLMs). Inicialmente introduzidos em 2020, os VLMs estavam limitados a textos e entradas de imagens únicas. No entanto, avanços recentes expandiram suas capacidades para incluir entradas de múltiplas imagens e vídeos, possibilitando tarefas complexas de visão e linguagem, tais como questionários visuais, legendagem, pesquisa e sumarização.
Melhorar a Precisão do VLM
De acordo com a NVIDIA, a precisão do VLM para casos de uso específicos pode ser aprimorada por meio de engenharia rápida e ajuste de peso do modelo. Técnicas como PEFT permitem ajustes finos eficientes, embora exijam recursos significativos de dados e computacionais. A engenharia rápida, por outro lado, pode melhorar a qualidade de saída ajustando as entradas de texto em tempo de execução.
Compreensão de imagem única
As VLMs se destacam na compreensão de imagens únicas, identificando, classificando e raciocinando sobre o conteúdo da imagem. Eles podem fornecer descrições detalhadas e até traduzir texto dentro de imagens. Para transmissões ao vivo, os VLMs podem detectar eventos analisando quadros individuais, embora esse método limite sua capacidade de entender a dinâmica temporal.
Compreensão de Múltiplas Imagens
Os recursos de várias imagens permitem que os VLMs comparem e contrastem imagens, oferecendo contexto aprimorado para tarefas específicas do domínio. Por exemplo, no varejo, os VLMs podem estimar os níveis de estoque analisando imagens das prateleiras das lojas. Fornecer contexto adicional, como uma imagem de referência, aumenta significativamente a precisão dessas estimativas.
Compreensão de Vídeo
As VLMs avançados agora possuem capacidades de compreensão de vídeo, processando muitos quadros para compreender ações e tendências ao longo do tempo. Isso lhes permite abordar consultas complexas sobre o conteúdo do vídeo, como identificar ações ou anomalias dentro de uma sequência. A compreensão visual sequencial captura a progressão dos eventos, enquanto técnicas de localização temporal como LITA aprimoram a capacidade do modelo de apontar quando eventos específicos ocorrem.
Por exemplo, um VLM analisando um vídeo de armazém pode identificar um trabalhador a deixar cair uma caixa, fornecendo respostas detalhadas sobre a cena e potenciais perigos.
Para explorar todo o potencial dos VLMs, a NVIDIA oferece recursos e ferramentas para desenvolvedores. As pessoas interessadas podem se inscrever em webinars e acessar fluxos de trabalho de amostra em plataformas como o GitHub para experimentar VLMs em vários aplicativos.
Para obter mais informações sobre as VLMs e suas aplicações, visite o blog da NVIDIA.
Fonte da imagem: Shutterstock
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Avanços em Modelos de Linguagem de Visão: Da Compreensão de Imagem Única à Compreensão de Vídeo
Jessie A Ellis
26 de fevereiro de 2025 09:32
Explore a evolução dos Modelos de Linguagem de Visão (VLMs) da análise de imagens únicas para a compreensão abrangente de vídeos, destacando suas capacidades em várias aplicações.
! Avanços em Modelos de Linguagem de Visão: Da Imagem Única à Compreensão de Vídeo
Os Modelos de Linguagem de Visão (VLMs) evoluíram rapidamente, transformando o panorama da IA generativa através da integração da compreensão visual com grandes modelos de linguagem (LLMs). Inicialmente introduzidos em 2020, os VLMs estavam limitados a textos e entradas de imagens únicas. No entanto, avanços recentes expandiram suas capacidades para incluir entradas de múltiplas imagens e vídeos, possibilitando tarefas complexas de visão e linguagem, tais como questionários visuais, legendagem, pesquisa e sumarização.
Melhorar a Precisão do VLM
De acordo com a NVIDIA, a precisão do VLM para casos de uso específicos pode ser aprimorada por meio de engenharia rápida e ajuste de peso do modelo. Técnicas como PEFT permitem ajustes finos eficientes, embora exijam recursos significativos de dados e computacionais. A engenharia rápida, por outro lado, pode melhorar a qualidade de saída ajustando as entradas de texto em tempo de execução.
Compreensão de imagem única
As VLMs se destacam na compreensão de imagens únicas, identificando, classificando e raciocinando sobre o conteúdo da imagem. Eles podem fornecer descrições detalhadas e até traduzir texto dentro de imagens. Para transmissões ao vivo, os VLMs podem detectar eventos analisando quadros individuais, embora esse método limite sua capacidade de entender a dinâmica temporal.
Compreensão de Múltiplas Imagens
Os recursos de várias imagens permitem que os VLMs comparem e contrastem imagens, oferecendo contexto aprimorado para tarefas específicas do domínio. Por exemplo, no varejo, os VLMs podem estimar os níveis de estoque analisando imagens das prateleiras das lojas. Fornecer contexto adicional, como uma imagem de referência, aumenta significativamente a precisão dessas estimativas.
Compreensão de Vídeo
As VLMs avançados agora possuem capacidades de compreensão de vídeo, processando muitos quadros para compreender ações e tendências ao longo do tempo. Isso lhes permite abordar consultas complexas sobre o conteúdo do vídeo, como identificar ações ou anomalias dentro de uma sequência. A compreensão visual sequencial captura a progressão dos eventos, enquanto técnicas de localização temporal como LITA aprimoram a capacidade do modelo de apontar quando eventos específicos ocorrem.
Por exemplo, um VLM analisando um vídeo de armazém pode identificar um trabalhador a deixar cair uma caixa, fornecendo respostas detalhadas sobre a cena e potenciais perigos.
Para explorar todo o potencial dos VLMs, a NVIDIA oferece recursos e ferramentas para desenvolvedores. As pessoas interessadas podem se inscrever em webinars e acessar fluxos de trabalho de amostra em plataformas como o GitHub para experimentar VLMs em vários aplicativos.
Para obter mais informações sobre as VLMs e suas aplicações, visite o blog da NVIDIA.
Fonte da imagem: Shutterstock