AI视频识别背后的科学

目录

• AI生成图像和视频的能力（H2）
• AI对视频的理解（H2）
• 通用视频识别任务（H3）
• 挑战一：理解所展示的画面（H4）
• 挑战二：以人类理解的方式描述视频内容（H4）
• 从自然语言处理领域借鉴的方法（H3）
• 复现语言图像模型的能力（H4）
• 视频的复杂性（H3）
• 使用视觉变换器处理视频帧（H4）
• 利用注意力机制对帧间信息进行交互（H4）
• 合并文本编码与视频表示（H4）
• 结语（H3）

AI生成图像和视频的能力

近年来，我们看到人工智能(AI)不仅可以生成文本和图像，甚至还可以生成短视频。尽管这些模型还需要进一步改进，但其生成的结果已经非常惊人，尤其是考虑到这些作品的创作过程实际上并没有人参与。这些模型是否真正理解自己在做什么？它们是否知道它们刚刚生成的图像或视频真正代表着什么？让我们将焦点放在这两者中较为复杂的视频理解上，深入探讨AI如何通过通用视频识别任务来理解视频的内容。

AI对视频的理解

通用视频识别是理解视频中发生的事情的最具挑战性任务之一，也是衡量模型理解能力的最好指标。它还是许多应用领域的基础，如运动分析和自动驾驶。那么，是什么使得这个任务如此复杂呢？

挑战一：理解所展示的画面

首先，我们需要理解视频中展示的内容，即每一帧或每个图像。这需要处理视频中的时间信息，也就是多个帧之间的关联性。每一帧都与前一帧和后一帧相连，形成连贯的动作。模型需要看到每一帧之前、期间和之后发生的情况，才能对场景有适当的理解。就像在YouTube上观看视频一样，你不能跳过5秒钟的片段，否则你就会错过有价值的信息。

挑战二：以人类理解的方式描述视频内容

其次，我们需要能够用人类理解的方式表达我们所理解的内容，也就是使用语言。幸运的是，这个挑战已经在自然语言处理领域中被多次解决，我们可以借鉴他们的工作。具体来说，我们可以借鉴类似CLIP或Stable Diffusion等模型的技术，这些模型具有文本编码器和图像编码器，可以将文本和图像编码成相似的表示。这种方法可以使模型更容易地比较相似场景和相似文本提示，而无需对图像或简单句子进行深入理解。虽然我们远未达到真正的智能，但对于大多数情况来说，这已经足够有用了。

从自然语言处理领域借鉴的方法

为了解决视频的理解问题，我们可以借鉴微软研究院的Berlinme等人在其最近的论文中提出的方法，他们扩展了语言图像预训练模型以适应通用视频识别任务。与图像相比，视频要复杂得多，因为它包含了时间信息，即多个连续的帧，而且每个帧与前后的帧都有连贯的运动和动作。为了正确定义场景，模型需要观察每个帧之前、期间和之后发生的情况。为此，他们将每个视频帧发送到之前讨论的图像编码器中，使用基于视觉变换器的架构对其进行处理，通过注意力机制将它们转换成一个紧凑的表示。当获得每个帧的表征之后，可以使用类似的注意力机制进行信息交互，让每个帧相互通信，并为整个视频创建一个最终的表示。通过使用注意力机制进行帧间信息交互，模型可以像具有某种记忆的方式来理解整个视频，而不仅是将一系列随机图像放在一起。

最后，我们使用另一个注意力模块来合并我们得到的每个帧的文本编码和紧凑的视频表示。这就是AI理解视频的一种方式。当然，上述只是微软研究院的这篇论文的概览，作为对视频识别的简介。我邀请您阅读他们的论文，以更好地理解他们的方法。

通过这样的AI技术，我们能够更好地理解和处理视频，从而带来更多应用的可能性。虽然仍然有很长的路要走，但我们已经迈出了关键的一步。

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亮点

• AI生成文本、图像和视频
• AI对视频的理解能力
• 通用视频识别任务的挑战与重要性
• 基于自然语言处理的方法
• 视频处理中的注意力机制
• AI理解视频的潜力和局限
• 参加NVIDIA GTC活动的机会

常见问题解答

问：AI生成的视频是否真正理解其所呈现的内容？
答：尽管AI生成的视频在图像和动作方面可以非常逼真，但它们并不真正理解所呈现的内容。AI通过对大量数据的训练学习到了生成特定场景和动作的能力，但它们并没有理解这些场景和动作的含义。因此，在处理视频内容时，我们仍然需要人类的理解和解释来补充AI生成的结果。

问：通用视频识别任务的应用领域有哪些？
答：通用视频识别任务在许多应用领域都有广泛的应用。其中包括运动分析、自动驾驶、视频监控、智能家居等领域。通过对视频的深入理解，我们可以开发出更智能、更高效的系统和应用，以满足不同领域的需求。

问：AI如何利用注意力机制来处理视频？
答：AI利用注意力机制来处理视频时，首先将每个视频帧发送到图像编码器进行处理，得到每个帧的紧凑表示。然后，利用注意力机制让每个帧与其前后帧进行交互，从而获取整个视频的信息。最后，AI通过另一个注意力模块将文本编码与视频表示进行合并，以获得对视频内容的更全面理解。

问：AI理解视频的能力还有哪些局限性？
答：尽管AI在视频理解方面取得了一定的进展，但仍存在一些局限性。例如，AI在处理长时间的视频时可能会遇到困难，由于视频的长度，模型可能无法捕捉到所有细节。此外，复杂的场景和动作可能会超出模型的理解能力。因此，在实际应用中，我们仍需要进行更多的研究和改进，以进一步提升AI理解视频的能力。

资源

• Scale AI
• NVIDIA GTC