浙大联手阿里达摩院推出VideoRefer：视频对象感知与推理技术的新突破
【杭州讯】 浙江大学与阿里巴巴达摩院近日联合发布了一项名为“VideoRefer”的创新技术，该技术专注于视频中对象的感知与推理，标志着人工智能在视频理解领域取得了重要进展。VideoRefer基于增强视频大型语言模型（Video LLMs）的空间-时间理解能力，能够对视频中的任何对象进行细粒度的感知和推理，为视频分析、编辑、检索等应用场景带来了新的可能性。
核心技术与创新
VideoRefer的核心在于其三个关键组件：
- VideoRefer-700K数据集： 这是一个大规模、高质量的对象级视频指令数据集，为模型训练提供了充足且多样化的数据支持。该数据集通过多智能体数据引擎生成，利用多个专家模型协同工作，自动生成包括详细描述、短描述和多轮问答对等高质量数据。
- VideoRefer模型： 该模型配备了多功能空间-时间对象编码器，支持单帧和多帧输入。空间标记提取器从单帧中提取对象的精确区域特征，而自适应时间标记合并模块则在多帧模式下，基于计算相邻帧对象特征的相似度进行合并，捕捉对象在时间维度上的连续性和变化，生成丰富的对象级表示。
- VideoRefer-Bench基准： 这是一个全面的评估基准，用于评估模型在视频指代任务中的性能。它包括描述生成和多项选择问答两个子基准，从多个维度（如主题对应、外观描述、时间描述、幻觉检测等）全面评估模型在细粒度视频理解方面的有效性和可靠性。
技术原理深入解析
VideoRefer的技术原理主要围绕以下几个方面展开：
- 多智能体数据引擎： 通过多个专家模型协同工作，自动化生成高质量的对象级视频指令数据，解决了传统人工标注数据成本高、效率低的问题。
- 空间-时间对象编码器： 该编码器能够有效捕捉视频中对象的空间位置、外观特征、运动状态等细节信息，并将其转换为模型可理解的向量表示。
- 融合与解码： 将视频的全局场景级特征、对象级特征和语言指令进行融合，形成统一的输入序列，送入预训练的大型语言模型（LLM）进行解码，生成对视频内容的细粒度语义理解结果。
- 全面评估基准： VideoRefer-Bench基准确保了模型在细粒度视频理解方面的有效性和可靠性，推动了该领域的技术发展。
应用场景展望
VideoRefer技术的应用前景广阔，以下是一些潜在的应用场景：
- 视频剪辑： 帮助剪辑师快速找到特定镜头或场景，提高剪辑效率。
- 教育： 根据学生学习情况，推荐适合的视频片段，助力高效学习。
- 安防监控： 实时识别监控视频中的异常行为，及时发出警报，保障安全。
- 交互式机器人： 基于视频指令控制智能家居设备，实现便捷的家居操作。
- 电子商务： 分析商品视频，检测商品质量，确保上架商品符合标准。
研究团队与资源
VideoRefer项目由浙江大学和阿里巴巴达摩院联合研发，研究成果已在arXiv上发表，并提供了开源代码和模型。
- 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
结论
VideoRefer的发布是视频理解领域的一项重要突破，它不仅展示了浙江大学和阿里巴巴达摩院在人工智能领域的强大实力，也为未来的视频分析、编辑和检索技术发展奠定了坚实的基础。随着技术的不断成熟，我们有理由相信，VideoRefer将在各行各业发挥越来越重要的作用，为人们的生活带来更多的便利和创新。
参考文献
- DAMO-NLP-SG. (2025). VideoRefer: A Fine-Grained Video Understanding Model. arXiv. https://arxiv.org/pdf/2501.00599
- VideoRefer Project Website. https://damo-nlp-sg.github.io/VideoRefer/
- VideoRefer GitHub Repository. https://github.com/DAMO-NLP-SG/VideoRefer
- VideoRefer HuggingFace Model. https://huggingface.co/DAMO-NLP-SG/VideoRefer
（本文由AI撰写，并经人工编辑审核）
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