英伟达和延世大学的研究人员推出多模态大语言模型Omni-RGPT，旨在统一图像和视频的区域级理解。Omni-RGPT通过一种新颖的区域表示方法——Token Mark，实现了对图像和视频中特定区域的深入理解。例如，当用户询问图像中某个区域的内容时，Omni-RGPT能够生成详细的描述，如“一只鹿躺在地上，显得很放松”，或者在视频中，能够描述某个区域随时间的变化，如“一个人正向一只考拉靠近，准备进行友好的互动”。
主要功能
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区域级理解：能够对图像和视频中的特定区域进行详细的描述和问答。
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多模态融合：整合视觉和文本信息，实现跨模态的理解和生成。
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视频理解：通过引入辅助任务，支持对视频的稳定区域理解，即使在没有完整跟踪信息的情况下也能准确识别区域。
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数据集构建：提出了一个大规模的区域级视频指令数据集RegVID300k，包含98k个独特视频和294k个区域级指令样本，用于增强模型的对话能力和区域理解精度。
主要特点
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Token Mark机制：通过预定义的Token Mark集合，将目标区域在视觉特征空间中进行标记，实现了视觉和文本标记之间的直接连接。
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可扩展性和时间一致性：Token Mark的使用解决了视频序列中区域表示的可扩展性问题，同时确保了跨帧的时间一致性。
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无需跟踪信息：通过引入辅助任务，Omni-RGPT能够在没有完整跟踪信息的情况下，对视频中的区域进行准确理解。
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高性能：在图像和视频基准测试中均取得了最先进的结果，特别是在视觉常识推理和区域级理解任务中表现出色。
工作原理
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Token Mark嵌入：给定用户定义的局部区域输入（如框或掩码）和相应的文本提示，Omni-RGPT将Token Mark嵌入到由区域提示定义的空间区域，并将其注入到相应的文本提示中，使模型能够直接推理视觉区域和文本提示之间的对齐关系。
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辅助任务：为了支持视频理解，引入了一个辅助任务，利用Token Mark的一致性，指导模型在视频中稳定地解释区域，即使在没有跟踪信息的情况下也能保持时间一致性。
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大规模数据集：通过自动化流程，基于GPT4o生成大规模的区域级视频指令样本，增强了模型的区域描述能力。
具体应用场景
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图像和视频内容描述：为图像和视频中的特定区域生成详细的描述，帮助用户更好地理解内容。例如，在旅游应用中，为用户描述照片中的景点细节。
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视频问答：回答用户关于视频中特定区域的问题，如“视频中的人在做什么？”或“这个物体是什么？”。
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内容审核：在视频监控或社交媒体内容审核中，快速识别和描述视频中的关键区域，提高审核效率。
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教育和培训：在教育视频中，为学生提供对特定区域的详细解释，增强学习体验。
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智能助手：集成到智能助手中，使其能够理解和描述用户上传的图像和视频内容，提供更丰富的交互体验。
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