VideoMind: универсальный видео-ИИ-инструмент для автоматического производства, логического анализа длинных видео и создания саммари 195

Что такое VideoMind?

VideoMind — это видео AI-инструмент, объединяющий в себе автоматизированное создание AI-моделей для видео, логический анализ длинных видео и генерацию кратких содержаний видео. Он построен на процессно-ориентированной логике с высоким уровнем автоматизации и содержит огромные объёмы данных, что позволяет быстро обучать высококачественные модели. Кроме того, благодаря стратегии цепочечного LoRA (Chain-of-LoRA) он выполняет логический анализ длинных видео, точно определяя временные метки и формируя ответы. Помимо этого, инструмент позволяет одним кликом создавать краткие содержания видео, помогая пользователям быстро извлекать ключевую информацию и повышать эффективность обработки видеоконтента.

Функциональные возможности VideoMind

• Полный набор функций: интегрирует все этапы работы с моделью — от создания до публикации, включая 7 шагов: создание модели, создание меток, загрузку данных, разметку данных, обучение модели, оценку и валидацию, а также публикацию модели.

• Богатые данные: интегрировано до миллиона часов размеченных данных, а также обширный набор встроенных тематических и сущностных меток. Если при создании пользовательской метки удаётся сопоставить её со встроенной меткой, загрузка и разметка данных для этой метки больше не требуются.

• Высокая эффективность производства: с одной стороны, автоматизация рабочего процесса снижает технический порог входа и экономит время клиентов на разработке; с другой стороны, встроенные предобученные AI-сетевые архитектуры и параметры позволяют быстро обучать и итерировать модели.

• Высокое качество моделей: благодаря многолетнему опыту Baidu в области AI модели, создаваемые VideoMind, демонстрируют превосходное качество и способны удовлетворить потребности предприятий в вертикальном анализе видео- и графического контента.

• Гибкое развёртывание: обученные модели поддерживают развёртывание в публичных облаках, частных облаках и на встраиваемых устройствах; в дальнейшем клиенты могут обращаться к ним через API.

• Генерация краткого содержания одним кликом: позволяет одним кликом создавать краткие содержания, перевод и форматирование видео из социальных публикаций.

• Возможность логического анализа длинных видео: благодаря ролевому рабочему процессу (включающему планировщика, локализатора, верификатора и ответчика) и стратегии цепочечного LoRA обеспечивается точная временнáя локализация и логический анализ длинных видео, что позволяет эффективно справляться со сложными задачами понимания видео.
  

• Быстрое извлечение ключевой информации: помогает пользователям быстро и точно анализировать и резюмировать ключевую информацию видео на YouTube, экономя время и усилия.

Агент Chain-of-LoRA для логического анализа длинных видео

• Ролевой рабочий процесс: определены четыре роли, взаимодействующие для выполнения логического анализа длинных видео — planner (планировщик), grounder (локализатор), verifier (верификатор) и answerer (ответчик).

• Планировщик (Planner): отвечает за динамическую координацию порядка вызова других ролей на основе запроса.

• Локализатор (Grounder): отвечает за точное определение релевантных моментов видео по текстовому запросу.

• Верификатор (Verifier): отвечает за проверку точности результатов, полученных локализатором.

• Ответчик (Answerer): отвечает за формирование финального ответа на естественном языке.

• Стратегия цепочечного LoRA: на основе одной визуально-языковой модели во время инференса динамически активируются специфичные для ролей LoRA-адаптеры, что обеспечивает эффективную интеграцию описанных выше ролей.

• Высокая производительность: демонстрирует отличные результаты на множестве публичных бенчмарков, включая задачи детальных видео-вопросов-ответов, задачи временнóй локализации в видео и задачи общих видео-вопросов-ответов.

Сценарии применения VideoMind

• Образование: студенты могут быстро получать ключевое содержание учебных видео, что помогает в обучении и повторении материала.

• Бизнес-аналитика: компании могут создавать краткие содержания видео с маркетинговых исследований, чтобы быстро получать информацию о тенденциях отрасли и действиях конкурентов.

• Создание контента: видеокреаторы могут выделять самое ценное из своих видео для подготовки рекламных материалов или контента для социальных сетей.

• Развлечение: при просмотре длинных видео пользователи могут быстро узнать основное содержание, чтобы решить, стоит ли смотреть видео целиком.

• Социальные сети: на платформах коротких видео пользователи могут выделять яркие моменты для создания привлекательного короткометражного контента.

Полезные ссылки

Страница проекта:https://videomind.github.io/

Репозиторий на Github:https://github.com/yeliudev/VideoMind

Demo:https://huggingface.co/spaces/yeliudev/VideoMind-2B

Статья:https://arxiv.org/abs/2503.13444