使用场景

研究人员使用LongVA模型进行视频内容的自动描述生成。

开发者利用LongVA进行图像和视频的多模态聊天应用开发。

教育机构采用LongVA模型进行视觉和语言教学的辅助工具开发。

产品特色

处理长视频和大量视觉标记，实现语言到视觉的零样本转换。

在视频多模态评估（Video-MME）中取得优异表现。

支持CLI（命令行界面）和基于gradio UI的多模态聊天演示。

提供Hugging Face平台的快速启动代码示例。

支持自定义生成参数，如采样、温度、top_p等。

提供V-NIAH和LMMs-Eval的评估脚本，用于模型性能测试。

支持长文本训练，可在多GPU环境下进行高效训练。

使用教程

1. 安装必要的依赖项，包括CUDA 11.8和PyTorch 2.1.2。

2. 通过pip安装LongVA模型及其依赖。

3. 下载并加载预训练的LongVA模型。

4. 准备输入数据，可以是图像或视频文件。

5. 使用CLI或gradio UI进行模型的交互和测试。

6. 根据需要调整生成参数，以获得最佳结果。

7. 运行评估脚本，测试模型在不同任务上的性能。