视觉语言模型 (VLM) 通过结合计算机视觉和自然语言处理技术来处理视频等非结构化视觉数据。这些模型首先将视频分解为单独的帧或短片段,然后分析空间(视觉)和时间(基于时间)模式。例如,VLM 可能使用视觉编码器(如 CNN 或 ViT)从每一帧提取特征,并使用基于 Transformer 的架构来建模帧之间随时间变化的关系。这使得模型不仅能理解场景中的物体,还能理解它们如何在帧之间移动或交互。为了管理计算成本,许多 VLM 会对关键帧进行采样或使用轻量级压缩方法来减少冗余视觉数据,同时不丢失关键信息。
处理时间上下文是一个核心挑战。专为视频设计的 VLM 通常会整合跟踪序列的机制,例如衡量不同帧重要性的自注意力层。例如,VideoCLIP 或 Flamingo-9B 等模型使用跨模态注意力将视频片段与文本描述对齐,从而实现视频字幕等任务。还可以添加时间位置嵌入或 3D 卷积层来捕捉运动。例如,一个在体育赛事视频上训练的 VLM 可以通过分析球在多个帧中的轨迹并将其与“球员将球踢入网”等文本标签关联来识别“进球”。
实际应用包括视频问答或内容审核。开发人员可以在带有标签的视频-文本对(例如带有剧情梗概的电影片段)上微调 VLM,以回答诸如“场景中的爆炸是什么原因造成的?”之类的问题。挑战包括计算密集性——每秒处理 30 帧需要进行帧子采样等优化。HuggingFace 的 Transformers 或 PyTorch Video 等工具提供了简化帧提取和时间建模的库。通过将视觉主干网络与语言解码器集成,VLM 将原始视频数据转化为结构化的、可查询的信息,尽管平衡准确性和效率仍然是一个活跃的研究领域。