多模态理解模型具有广泛的应用,比如多标签分类、视频问答(videoQA)和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展,然而,他们仍然面临两个巨大的挑战:无法充分的利用现有的特征;训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI,这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型,可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。
本篇文章通过几个技术点说明日志记录过程中的性能实践,计算机领域的性能往往都遵循着冰山法则,即你能看得见的、程序员能感知的只是其中的一小部分,还有大量的细节隐藏在冰山之下。
通过阿里云智能媒体服务IMS完成数字人形象训练、人声克隆定制,并使用Timeline实现视频合成及创作,打造一个“声形俱佳”的数字分身。
本文介绍阿里云智能媒体服务IMS,围绕视频剪辑及数字人训练中的抠图需求,如何运用 绿幕抠图、实景抠图能力,实现高效、便捷的视频制作及合成体验。
日志内容本身是一种重要信息,日志之间的相对顺序也是因果关系的一种反映,某些场景下如果日志内容完全相同,但是日志间的顺序错乱了反映出来的结果可能和真实世界里面的事件完全相反。
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