VideoLLaMA Series

1. VideoLLaMA 2 Advancing Spatial-Temporal Modeling and Audio Understanding in Video-LLMs

최근 인공지능(AI) 분야는 이미지 인식과 생성 기술의 획기적인 발전을 이루며, 의료 영상 분석과 자율 주행과 같은 다양한 산업에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히 이미지 대형 언어 모델(Image-LLMs)은 정적 이미지 처리에서 강력한 성능을 보이며 인간 수준의 인식 능력에 도달하고 있습니다.

 

그러나 비디오 이해 및 생성(Video Understanding & Generation) 분야는 상대적으로 초기 단계에 머물러 있습니다. 비디오는 정적인 이미지와 달리 시간적 변화(Temporal Dynamics)와 동기화된 오디오 스트림(Synchronous Audio Streams)을 포함하고 있어, 더 풍부한 정보량을 제공하지만 동시에 처리의 복잡성을 증가시킵니다.

 

📌 Video-LLMs의 도전 과제

현재 비디오 대형 언어 모델(Video-LLMs)은 다음과 같은 한계점으로 인해 이미지 모델에 비해 발전 속도가 더딥니다.

1️⃣ 시간적 변화(Temporal Dynamics) 처리 부족

• 비디오 데이터를 효과적으로 분석하려면 시각적 패턴을 인식하는 동시에 시간에 따른 변화를 이해해야 함
• 현재 모델들은 다중 프레임 간 특징을 효과적으로 융합하지 못함 → 미래 상태 예측이 어려움

2️⃣ 오디오 정보의 활용 부족

• 오디오는 장면을 이해하는 데 중요한 맥락 정보를 제공하지만, 현재 모델들은 오디오 처리를 제대로 하지 못함
• 멀티모달(다중 데이터 유형) 분석의 한계를 초래, 모델의 종합적 이해 능력이 부족

🎯 VideoLLaMA 2의 등장

이러한 문제를 해결하기 위해, VideoLLaMA 2는 비디오-언어 이해(Video-Language Understanding)를 강화하는 비디오 LLM으로 개발되었습니다.

 

✔ 특수 설계된 공간-시간 연결 모듈(Spatial-Temporal Connector)을 통해 시간적 변화 처리 성능 개선

 

✔ 오디오 브랜치(Audio Branch)를 도입하여 멀티모달 통합 강화

✔ 비디오 캡셔닝(Video Captioning) 및 질의응답(QA)과 같은 다양한 비디오-언어 과제에서 우수한 성능

2. VideoLLaMA 3: Frontier Multimodal Foundation Models for Image and Video Understanding