# マルチモーダル動画理解

Cosmos-Reason1はNVIDIAが開発した物理AIモデルで、物理常識を理解し、長鎖思考推論を通じて身体化された意思決定の自然言語を生成できます。

Qwen2.5-VL-32B-Instructは、マルチモーダルタスクに適した、強化された数学力と問題解決能力を備えた強力なビジュアル言語モデルです。

Cosmos-Reason1はNVIDIAが開発した物理AIモデルで、物理常識を理解し長鎖思考推論を通じて身体性意思決定を生成できます。

lmms-lab/llava-onevision-qwen2-7b-ovモデルを基にファインチューニングしたバージョンで、動画テキストからテキストへの変換タスクをサポートします。

InternVideo2は6Bパラメータ規模のマルチモーダル動画理解モデルで、動画コンテンツの分析と理解タスクに特化しています。

Qwen2.5-VLはQwenファミリーの最新の視覚言語モデルで、強化された視覚理解、エージェント能力、構造化出力生成機能を備えています。

VideoLLaMA3のビジュアルエンコーダで、任意解像度ビジュアルトークン化(AVT)技術を採用し、異なる解像度の画像や動画を動的に処理します。

VideoLLaMA2.1はVideoLLaMA2のアップグレード版で、ビデオ大規模言語モデルにおける時空間モデリングと音声理解能力の向上に焦点を当てています。

VideoLLaMA 2はマルチモーダル大規模言語モデルで、動画理解に特化し、時空間モデリングと音声理解能力を備えています。

VideoLLaMA 2はマルチモーダル大規模言語モデルで、動画理解と時空間モデリングに特化しており、動画や画像の入力をサポートし、視覚的質問応答や対話タスクが可能です。

VideoLLaMA 2は次世代の動画大規模言語モデルで、時空間モデリング能力と音声理解能力の向上に焦点を当て、マルチモーダル動画質問応答や記述タスクをサポートします。

VideoLLaMA 2はマルチモーダル大規模言語モデルで、動画理解と音声処理に特化しており、動画や画像入力を処理し自然言語応答を生成できます。

LLaVA-NeXT-Videoはオープンソースのマルチモーダルチャットボットで、動画と画像データの混合トレーニングにより優れた動画理解能力を備えています。

LLaVA-NeXT-Videoはオープンソースのマルチモーダルチャットボットで、動画と画像データの混合トレーニングにより最適化され、優れた動画理解能力を備えています。

LLaVA-NeXT-Videoはオープンソースのマルチモーダルチャットボットで、動画と画像データの混合トレーニングにより優れた動画理解能力を獲得し、VideoMMEベンチマークでオープンソースモデルのSOTAレベルを達成しました。