视频理解的应用包括以下方面：
此外，Gemini 模型在视频理解方面也有出色表现，如在不同的 few-show 视频 caption 任务以及 zero-shot video qa 任务中获得 SOTA 性能，具有强大的时间推理能力。
[title]Han：基于现有能力项目应用的思考|技术名称|应用场景|技术类型|简介|主要特点|工作原理|其他|官方网站|项目及演示|论文|Github|在线体验|附件|最后更新时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|MM-Vid：一个集成的视频理解系统，能处理和理解长视频内容并进行问答。|可以想象到的应用场景：<br> 1、快速的视频剪辑：只需要输入镜头脚本，提取素材库内容进行拼接。<br>2、快速的图生视频：结合图像识别为基础，根据镜头脚本提取出相同seed值的图片，通过runwayml思路生成3,5s视频，结合comfy ui自动化拼接。<br> 3、快速诊断：思路和之前小互发的医疗诊断类似。|AI学习模型|由Microsoft Azure AI开发，结合了GPT-4V的能力和其他视觉、音频和语音处理工具，能处理和理解长视频和复杂任务。<br>能够自动识别和解释视频中的元素，如人物行为、情感表达、场景变化和对话内容，从而实现对视频故事线的理解。<br>其核心功能是将视频中的多模态信息（如视觉图像、音频信号和语言对话）转录成详细的文本脚本，这样大语言模型就能够理解视频内容。<br>这对于多种应用场景都非常有用，比如为视觉障碍人士提供视频内容的音频描述，或者在视频监控中自
[title]质朴发言：视觉-语言理解模型的当前技术边界与未来应用想象｜Z研究第2期[heading1]#五、应用场景[heading2]5.1多模态内容理解与处理资金与投资：李飞飞、Scale AI创始人Alexandr Wang、Nvidia、Intel Capital、Samsung NEXT Ventures模型特点：Pegasus-1是一个先进的视频理解模型，约800亿参数，能够深入理解视频内容。能够处理从10秒到数小时不等长度的视频。能够理解视觉信息以及音频和语音信息，包括人物、物体、场景，背景音乐和对话等。解决方案：视频搜索：语义视频搜索服务，通过描述性语言在数小时的视频内容中快速找到用户想要的那一瞬间视频-文本生成：提供API以从视频生成文本摘要、关键点、标签和标题等，能够在没有音频或者文字的情况下，提供视频内容的报告。定制化模型：提供定制化服务，允许用户微调自己的模型，以满足特定领域的需求落地场景：广告插入与内容审核：用于判断视频内容，例如区分展示刀具的视频是暴力内容还是教学内容流媒体内容分析：自动生成媒体分析报告，比如从视频中自动生成亮点集锦，或者为视频生成标题和标签运动赛事视频分析：与NFL在内的多个行业公司合作，帮助精彩瞬间捕捉、技术动作分析、比赛策略分析等Google：多模态模型MUM（Multitask Unified Model）
理解视频输入是朝着有用的通用代理的重要一步。我们通过几个已建立的基准测试来衡量视频理解能力，这些基准测试是从训练中排除的。这些任务衡量模型是否能够理解和推理一系列时间相关的帧。对于每个视频任务，我们从每个视频剪辑中采样16个等间距的帧，并将它们输入到Gemini模型中。对于YouTube视频数据集（除了NextQA和感知测试之外的所有数据集），我们在2023年11月仍然公开可用的视频上评估了Gemini模型。Gemini Ultra获得了SOTA性能在不同的few-show视频caption任务以及zero-shot video qa任务中，如表10所示。这证明了它在多个帧之间具有强大的时间推理能力。附录中的图21提供了一个关于理解足球运动员击球机制的视频的定性示例，并推理出运动员如何改善他们的比赛。[heading3]5.2.3图像生成[content]Gemini能够直接输出图像，而无需依赖中间的自然语言描述，这可以避免模型在表达图像时受到瓶颈的影响。这使得该模型能够在few-shot的setting下，使用交错的图像和文本序列生成带有提示的图像。例如，用户可以提示模型为博客文章，或网站设计图像和文本建议（见附录中的图10）。图6展示了一次性设置中图像生成的示例。Gemini Ultra模型会提示一个交错的图像和文本示例，用户需要提供两种颜色（蓝色和黄色）以及使用纱线创造一个可爱的蓝猫或者一个蓝狗带黄耳朵的图像建议。然后，模型基于两种新颜色（粉红色和绿色），并被要求提供使用这些颜色创造两个想法。该模型成功地生成了一个交错的图像和文本序列，并提供了一些建议，可以用纱线制作一个可爱的绿色鳄梨带粉色种子或一个绿色的兔子带粉色耳朵。