视觉语言模型的进展：从单图像到视频理解

杰西·埃利斯

2025年2月26日09:32

探索视觉语言模型(VLMs)从单图像分析到全面视频理解的演变，重点介绍它们在各种应用中的能力。

Vision Language Models (VLMs)已经迅速发展，通过将视觉理解与大型语言模型(LLMs)相结合，改变了生成式人工智能的格局。最初于2020年推出时，VLMs仅限于文本和单图像输入。然而，最近的进展已经扩展了它们的功能，包括多图像和视频输入，实现了复杂的视觉-语言任务，如视觉问答、字幕、搜索和摘要。

提高VLM准确性

根据NVIDIA，对于特定用例，VLM的准确性可以通过及时的工程和模型权重调整来提高。像PEFT这样的技术可以进行高效的微调，虽然它们需要大量的数据和计算资源。另一方面，及时工程可以通过在运行时调整文本输入来改善输出质量。

单图理解

VLM 通过对图像内容进行识别、分类和推理，在单图像理解方面表现出色。它们可以提供详细的描述，甚至可以翻译图像中的文本。对于实时流，VLM 可以通过分析单个帧来检测事件，尽管这种方法限制了它们理解时间动态的能力。

多图理解

多图像功能使VLM能够比较和对比图像，为特定领域的任务提供改进的背景。例如，在零售业中，VLM可以通过分析店铺货架的图像来估计库存水平。提供额外的背景信息，例如参考图像，显著增加了这些估计的准确性。

视频理解

高级VLM现在具有视频理解能力，处理许多帧以理解动作和随时间变化的趋势。这使它们能够回答关于视频内容的复杂查询，例如识别序列中的动作或异常。顺序视觉理解捕捉事件的发展过程，而像LITA这样的时间定位技术增强了模型准确定位特定事件发生的能力。

例如，分析仓库视频的VLM可以识别工人掉落一个箱子，并提供关于场景和潜在危险的详细响应。

要探索VLMs的全部潜力，NVIDIA为开发者提供资源和工具。有兴趣的个人可以注册网络研讨会，并在GitHub等平台上访问示例工作流程，以在各种应用中尝试VLMs。

要了解有关VLM和其应用的更多见解，请访问NVIDIA博客。

图片来源：Shutterstock