对于多模态搜索中的视频理解，能够有效结合视觉、时间和文本信息的模型通常表现最佳。 三种主要方法包括用于时空推理的基于 Transformer 的架构、在配对数据上训练的多模态嵌入模型以及融合卷积和注意力机制的混合模型。 这些模型之所以出色，是因为它们可以处理视频数据的复杂性（例如对象交互、时间动态和跨模态关系），同时实现高效的搜索和检索。
一种有效的方法是采用适用于视频的基于 Transformer 的模型。 例如，TimeSformer 在空间（单个帧）和时间（帧序列）上应用自注意力机制。 这使得该模型能够跟踪随时间变化的对象和动作，这对于动作识别或事件检测等任务至关重要。 另一个例子是 ViViT，它将视频分割成空间和时间标记，并使用单独的 Transformer 层处理它们。 这些模型通常在大型视频数据集（如 Kinetics-400）上进行预训练，从而学习运动和上下文的通用特征。 开发人员可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架在自定义数据集上微调它们，并修改注意力头以优先考虑与其搜索用例相关的特定时间模式。
像 CLIP（最初为图像和文本设计）这样的多模态嵌入模型也可以适用于视频。 通过将视频帧处理为图像序列并聚合它们的嵌入，CLIP 实现了跨模态搜索——例如，查找与文本查询“狗追逐球”匹配的视频。 VideoCLIP 或 Flamingo 等扩展添加了时间池化或注意力层，以更好地捕获特定于视频的上下文。 例如，VideoCLIP 使用视频-文本对上的对比学习来将动作（例如，“开门”）与其视觉表示对齐。 这些模型对于检索任务非常有用，因为它们将视频和文本映射到共享的嵌入空间中，可以使用余弦距离或近似最近邻搜索库（如 FAISS）来衡量相似度。
混合架构结合了卷积神经网络 (CNN) 和 Transformer 的优势。 例如，SlowFast Networks 使用两个路径：一个“慢”分支来捕获空间细节，一个“快”分支来检测运动。 这对于运动细微的视频（如体育分析）中的动作识别尤其有效。 另一个例子是 X3D，它是一个高效的 3D CNN 系列，可以在深度、宽度和时间分辨率上进行扩展，使其适用于实时应用。 开发人员可以将这些模型与音频处理网络（例如，用于声音的 VGGish）或光流估计器配对，以丰富多模态特征。 对于部署，NVIDIA 的 Triton Inference Server 等工具可以优化这些管道，从而平衡搜索应用程序的延迟和准确性。
总而言之，多模态搜索中视频理解的最佳模型平衡了空间和时间分析，利用了跨模态训练并优先考虑了效率。 像 TimeSformer 这样的 Transformer、像 VideoCLIP 这样经过调整的多模态嵌入以及像 SlowFast 这样的混合模型提供了灵活的起点，开发人员可以使用开源框架和特定领域的数据集对其进行自定义。