slowfast-llava-1.5（简称sf-llava-1.5）是一款专为长视频理解打造的高效多模态大语言模型。该模型采用创新的双流（slowfast）架构，巧妙平衡了输入帧数与每帧令牌消耗之间的矛盾，既能提取精细的空间细节，又能高效建模长时间的动态变化。模型提供从1b到7b不同参数量的版本，通过简化的两阶段训练策略和高质量公开数据集的混合训练，在长视频理解任务中表现卓越，同时在图像理解任务上保持强劲性能，尤其在小规模模型中优势明显，为轻量化、移动端友好的视频智能应用提供了有力支撑。
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SlowFast-LLaVA-1.5的核心功能
- 高效处理长视频：具备捕捉复杂时空模式的能力，能够理解长时序依赖关系，适用于各类长视频内容分析与理解任务。
- 多模态协同理解：支持图像与视频输入的融合处理，实现图像与视频任务的联合优化，增强模型在多样化视觉场景下的泛化能力。
- 轻量设计适配移动设备：模型结构经过优化，体积小、计算开销低，便于部署在手机等资源受限的终端设备，满足边缘计算和实时响应需求。
- 强大语言推理能力：依托大语言模型（LLM）架构，具备出色的自然语言生成与理解能力，可对视频内容进行详细描述、回答相关问题等。
- 灵活可扩展：提供多种参数规模的模型选项，用户可根据实际应用场景灵活选择，在性能与资源消耗之间实现最佳平衡。
SlowFast-LLaVA-1.5的技术实现
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双流并行处理机制（SlowFast）：
- Slow 流：以较低帧率采样视频帧，专注于提取高保真空间信息，适合分析关键帧中的语义内容。
- Fast 流：以高帧率处理视频，但每帧使用较少特征令牌，侧重捕捉快速变化的运动模式，提升时序建模效率。
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两阶段训练范式：
- 第一阶段：图像主导预训练：利用大量图像-文本对进行监督微调（SFT），构建模型的基础视觉与语言理解能力，确保其在图像任务上的鲁棒性。
- 第二阶段：视频与图像联合训练：在此基础上引入视频数据，与图像数据共同训练，增强视频理解能力的同时，不削弱图像处理性能。
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高质量多源数据混合：
- 图像数据集：涵盖通用理解、富含文本信息及知识密集型数据，如LLaVA Complex Reasoning、ShareGPT-4v、Coco Caption等。
- 视频数据集：包含大规模视频问答与长视频理解任务数据，如LLaVA-Hound、ShareGPT4Video、ActivityNet-QA等，全面提升模型在真实场景中的表现。
- 先进模型架构设计：采用Oryx-ViT作为视觉编码器，结合Qwen2.5系列大语言模型作为解码器，并为图像和视频分别设计专用投影器（projectors），精准适配不同模态的输入特性。
SlowFast-LLaVA-1.5的项目资源
- GitHub项目地址：https://www.php.cn/link/4e111a3fe1958d7f4c0215bba108df0e
- arXiv论文链接：https://www.php.cn/link/e3354d31c6019a82e5f8d20088c5afdb
SlowFast-LLaVA-1.5的典型应用
- 长视频摘要生成：自动提取长视频的核心内容，生成简洁明了的文本摘要，帮助用户快速获取关键信息。
- 视频问答系统：支持用户以自然语言提问，模型基于视频内容精准作答，提升人机交互体验。
- 智能视频剪辑与创作：自动识别并提取视频中的重要片段，辅助生成短视频内容，提升内容创作效率。
- 智能监控与行为识别：应用于安防场景，实时检测监控视频中的异常行为，如人群聚集、非法闯入等，提高智能化管理水平。
- 个性化视频推荐：结合用户观看历史与兴趣偏好，推荐相关长视频内容，增强平台用户粘性与满意度。
