原贴链接

尝试创建一个使用Llama 3.2 11B视觉模型来描述视频的流程。结果在相当不错的总结和糟糕的幻觉之间。目前我有了用不同提示和数据结构进行迭代的框架。经过一些迭代，我已经得到了足够好的结果，随着时间的推移，我应该能够让它对我个人视频的标记足够有用和稳定。除此之外，不要做模型没被设计做的事，还有我应该尝试的其他事情以及一些提示建议。目前，在我的RTX 4090上，每秒提取1帧来描述一个7秒的视频大约需要1分钟。它也能在Mac上运行，但速度明显慢很多，大概慢5 - 10倍。[https://github.com/byjlw/video - analyzer](https://github.com/byjlw/video - analyzer)

讨论总结

原帖作者分享了使用Llama 3.2 11B描述视频的项目成果、现状及遇到的问题，如在不同设备上的运行速度、结果不稳定等。评论者们的讨论主题主要围绕这个项目展开，有对项目的认可，也有针对项目提出的技术疑问，包括方法适用的内容类型、判断物体移动依据、视频长度扩展、模型选择、缓存情况、命令错误等方面，还有提出技术建议如处理视频帧的新方式等，总体氛围是积极探索交流的。

主要观点

  1. 👍 对原帖分享内容表示认可
    • 支持理由：认为很酷并表示感谢
    • 反对声音：无
  2. 🔥 提出对视频帧进行处理的新方式
    • 正方观点：视觉模型可能更易于理解这样的图像
    • 反方观点：无
  3. 💡 对原帖项目有相同想法
    • 解释：表示自己也曾有相同项目想法，并借此提问原帖作者使用模型的选择
  4. 💡 关注ollama的缓存情况
    • 解释：针对原帖给出的github链接询问是否缓存系统提示或长提示
  5. 💡 原帖中的命令可能存在模型名的拼写错误
    • 解释：指出原帖中命令的模型名错误及可能导致的错误结果

金句与有趣评论

  1. “😂 Pretty cool, thanks for sharing!”
    • 亮点：简洁表达对原帖分享内容的认可和感谢
  2. “🤔 05032 - MendicantBias: Suggestion: instead of one frame sampling, downscale the frames by a constant (4x4) and make a mosaic. I suspect the vision model might have better luck understanding that.”
    • 亮点：提出对视频帧处理的新方式及理由
  3. “👀 KL_GPU：Had the same project in mind, only a question, why do you use whisper medium instead of turbo? Hallucinations?”
    • 亮点：表明有相同项目想法并提出对原帖使用模型的质疑
  4. “🤔 Shir_man: I think you have a typo in this command: \\ollama pull llama2 - vision\\\\ should not the model name be [llama3.2 - vision](https://ollama.com/library/llama3.2 - vision)? Your command returns: \\Error: pull model manifest: file does not exist\\\\”
    • 亮点：准确指出原帖命令中的模型名拼写错误及错误结果
  5. “💡 Qwen2 - VL - 7B can understand and analyze videos, this is built into its architecture (Naive Dynamic Resolution and M - ROPE).”
    • 亮点：提及其他模型的视频分析功能

情感分析

总体情感倾向是积极的，大多数评论者对原帖分享的项目表示认可或提出建设性意见。主要分歧点较少，基本都是围绕技术细节的不同看法，例如使用whisper medium而非turbo的质疑。可能的原因是大家都对视频处理相关技术感兴趣，并且希望通过交流来优化这个项目或者加深自己的理解。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于不同模型在视频处理方面的对比讨论，如Qwen2 - VL - 7B和原帖使用的Llama 3.2 11B。
  • 潜在影响：如果这些技术得到进一步优化，可能会对视频处理领域的自动化分析、视频内容标记等方面产生积极影响。

详细内容：

标题：使用 Llama 3.2 11B 描述视频的探索与讨论

在 Reddit 上，有一个关于使用 Llama 3.2 11B 来描述视频的热门帖子引起了广泛关注。该帖子介绍了创建相关视频描述管道的尝试，结果有好有坏。目前，在作者的 RTX 4090 上处理 7 秒视频，每秒抽取 1 帧，大约需要 1 分钟，在 Mac 上则更慢。帖子还提供了相关的 GitHub 链接：https://github.com/byjlw/video-analyzer ，此帖获得了众多评论和互动。

讨论的焦点集中在多个方面。有人好奇这种方法在哪些内容上表现出色，哪些方面容易出错。有人指出在分析帧的提示中，对物体是否移动的描述是基于当前帧还是多帧的疑问。还有人关注这种方法随着视频长度的增加如何扩展，是否测试过更长或更复杂的视频，特别是有场景变化的情况。

有用户建议用常量（4x4）降低帧的大小并制作马赛克，怀疑这样视觉模型可能会理解得更好。也有人分享自己目前只测试了较短的家庭视频，在能处理好这类视频之前暂不扩展到其他类型和更长时长的视频。还有人提出为何使用 whisper medium 而非 turbo，以及是否存在缓存等问题。

对于这些讨论，大家的共识在于都对这种创新的视频描述方法充满兴趣，并期待能不断完善和优化。其中一些独特的观点，如用特定方式处理帧以提高模型理解能力，丰富了整个讨论。

总的来说，这次关于使用 Llama 3.2 11B 描述视频的讨论展现了大家的探索精神和对技术优化的追求。未来，期待看到更多更好的成果和改进方案。