VideoRefer

VideoRefer简介

VideoRefer是由浙江大学与阿里达摩院联合研发的视频对象感知与推理系统。该系统基于增强型视频大型语言模型（Video LLMs）的空间-时间理解能力，实现了对视频中任意对象的细粒度感知和推理。其核心技术包括VideoRefer-700K数据集、VideoRefer模型以及VideoRefer-Bench评估基准，为视频理解任务提供了全面支持。

VideoRefer的核心功能

• 细粒度视频对象理解：能够精准识别视频中对象的空间位置、外观特征及运动状态。
• 复杂关系分析：支持分析视频中多个对象之间的交互关系和动态变化。
• 推理与预测：基于视频内容进行逻辑推理和行为预测。
• 视频对象检索：根据用户指令快速定位特定对象或场景。
• 多模态交互：支持文本、语音、图像等多种方式与用户进行互动。

VideoRefer的技术架构

• 多智能体数据引擎：通过多个专业模型协同生成高质量的对象级视频指令数据。
• 空间-时间对象编码器：结合空间特征提取与时间信息融合，提升对象表示的准确性。
• 融合与解码：整合视频场景、对象特征与语言指令，生成细粒度语义输出。
• 全面评估基准：构建VideoRefer-Bench，用于系统性评估模型在视频指代任务中的表现。

VideoRefer的资源链接

• 项目官网：https://damo-nlp-sg.github.io/VideoRefer/
• GitHub仓库：https://github.com/DAMO-NLP-SG/VideoRefer
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/DAMO-NLP-SG/VideoRefer
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.00599

VideoRefer的应用领域

• 视频剪辑：辅助剪辑师高效定位所需镜头。
• 教育：支持个性化视频内容推荐。
• 安防监控：实现异常行为检测与预警。
• 交互式机器人：提升视频指令控制的智能化水平。
• 电子商务：用于商品视频质量分析与审核。