视频-LLaVA
概述
Video-LLaVa 是一个开源的多模态LLM,通过在Llava1.5和VideChat生成的多模态指令跟随数据上微调LlamA/Vicuna进行训练。它是一个基于transformer架构的自回归语言模型。Video-LLaVa将视觉表示统一到语言特征空间,并使LLM能够同时对图像和视频进行视觉推理。
Video-LLaVA模型由Bin Lin、Yang Ye、Bin Zhu、Jiaxi Cui、Munang Ning、Peng Jin、Li Yuan在Video-LLaVA: Learning United Visual Representation by Alignment Before Projection中提出。
论文的摘要如下:
大型视觉语言模型(LVLM)提升了视觉语言理解中各种下游任务的性能。大多数现有方法将图像和视频编码为单独的特征空间,然后将其作为输入提供给大型语言模型。然而,由于缺乏对图像和视频的统一标记化,即投影前的未对齐,大型语言模型(LLM)从几个较差的投影层学习多模态交互变得具有挑战性。在这项工作中,我们将视觉表示统一到语言特征空间中,以推动基础LLM向统一的LVLM发展。因此,我们建立了一个简单但强大的LVLM基线,Video-LLaVA,它从图像和视频的混合数据集中学习,相互增强。Video-LLaVA在5个图像问答数据集和4个图像基准工具包中的9个图像基准上表现出色。此外,我们的Video-LLaVA在MSRVTT、MSVD、TGIF和ActivityNet上分别比Video-ChatGPT高出5.8%、9.9%、18.6%和10.1%。值得注意的是,大量实验表明,Video-LLaVA在统一的视觉表示中相互受益于图像和视频,优于专门为图像或视频设计的模型。我们希望这项工作能为LLM的多模态输入提供一些见解。
使用提示:
我们建议用户在计算批量生成时使用 padding_side=“left”,因为它会带来更准确的结果。只需确保在生成之前调用 processor.tokenizer.padding_side = “left”。
请注意,该模型并未明确训练以处理同一提示中的多个图像/视频,尽管这在技术上是可行的,但您可能会遇到不准确的结果。
请注意,视频输入应恰好包含8帧,因为模型是在这种设置下训练的。
该模型由RaushanTurganbay贡献。 原始代码可以在这里找到。
[!注意] LLaVA模型在发布v4.46版本后,将会发出关于添加
processor.patch_size = {{patch_size}}
、processor.num_additional_image_tokens = {{num_additional_image_tokens}}
和processor.vision_feature_select_strategy = {{vision_feature_select_strategy}}的警告。强烈建议如果您拥有模型检查点,请将这些属性添加到处理器中,或者如果不是您拥有的,请提交一个PR。添加这些属性意味着LLaVA将尝试推断每张图像所需的图像令牌数量,并使用尽可能多的
占位符扩展文本。通常每张图像大约有500个令牌,因此请确保文本没有被截断,否则在合并嵌入时会出现失败。这些属性可以从模型配置中获取,如
model.config.vision_config.patch_size或
model.config.vision_feature_select_strategy。如果视觉骨干添加了CLS令牌,则
num_additional_image_tokens应为
1,如果没有向视觉补丁添加额外内容,则应为
0`。
使用示例
单媒体模式
模型可以接受图像和视频作为输入。以下是一个半精度推理的示例代码(torch.float16
):
import av
import torch
import numpy as np
from transformers import VideoLlavaForConditionalGeneration, VideoLlavaProcessor
def read_video_pyav(container, indices):
'''
Decode the video with PyAV decoder.
Args:
container (`av.container.input.InputContainer`): PyAV container.
indices (`List[int]`): List of frame indices to decode.
Returns:
result (np.ndarray): np array of decoded frames of shape (num_frames, height, width, 3).
'''
frames = []
container.seek(0)
start_index = indices[0]
end_index = indices[-1]
for i, frame in enumerate(container.decode(video=0)):
if i > end_index:
break
if i >= start_index and i in indices:
frames.append(frame)
return np.stack([x.to_ndarray(format="rgb24") for x in frames])
# Load the model in half-precision
model = VideoLlavaForConditionalGeneration.from_pretrained("LanguageBind/Video-LLaVA-7B-hf", torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")
processor = VideoLlavaProcessor.from_pretrained("LanguageBind/Video-LLaVA-7B-hf")
# Load the video as an np.arrau, sampling uniformly 8 frames
video_path = hf_hub_download(repo_id="raushan-testing-hf/videos-test", filename="sample_demo_1.mp4", repo_type="dataset")
container = av.open(video_path)
total_frames = container.streams.video[0].frames
indices = np.arange(0, total_frames, total_frames / 8).astype(int)
video = read_video_pyav(container, indices)
# For better results, we recommend to prompt the model in the following format
prompt = "USER: <video>\nWhy is this funny? ASSISTANT:"
inputs = processor(text=prompt, videos=video, return_tensors="pt")
out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=60)
processor.batch_decode(out, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True)
对于多轮对话,将提示格式更改为:
"USER: <video>\nWhat do you see in this video? ASSISTANT: A baby reading a book. USER: Why is the it funny? ASSISTANT:"
混合媒体模式
该模型还可以从交错的图像-视频输入中生成内容。但请注意,它并未在交错的图像-视频设置中进行训练,这可能会影响性能。以下是混合媒体输入的示例用法,将以下行添加到上述代码片段中:
from PIL import Image
import requests
# Generate from image and video mixed inputs
# Load and image and write a new prompt
url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
prompt = "USER: <image>\nHow many cats are there in the image? ASSISTANT: There are two cats. USER: <video>\nWhy is this video funny? ASSISTANT:"
inputs = processor(text=prompt, images=image, videos=clip, padding=True, return_tensors="pt")
# Generate
generate_ids = model.generate(**inputs, max_length=50)
processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True)
模型优化
使用Bitsandbytes进行量化以提高内存效率
模型可以以较低的位数加载,显著减少内存负担,同时保持原始模型的性能。这使得在资源受限的情况下能够高效部署。
首先确保通过运行pip install bitsandbytes
来安装bitsandbytes,并且确保可以访问该库支持的GPU/加速器。
bitsandbytes 正在进行重构,以支持除 CUDA 之外的多种后端。目前,ROCm(AMD GPU)和 Intel CPU 的实现已经成熟,Intel XPU 正在开发中,预计将在 Q4/Q1 支持 Apple Silicon。有关安装说明和最新后端更新,请访问 此链接。
我们重视您的反馈,以帮助在正式发布前识别错误!查看这些文档以获取更多详细信息和反馈链接。
通过简单地添加BitsAndBytesConfig
来加载量化模型,如下所示:
from transformers import VideoLlavaForConditionalGeneration, BitsAndBytesConfig
# specify how to quantize the model
quantization_config = BitsAndBytesConfig(
load_in_4bit=True,
bnb_4bit_quant_type="nf4",
bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
)
model = VideoLlavaForConditionalGeneration.from_pretrained("LanguageBind/Video-LLaVA-7B-hf", quantization_config=quantization_config, device_map="auto")
Flash-Attention 2 加速生成
此外,我们可以通过使用Flash Attention大大加快模型推理速度,这是模型内部使用的注意力机制的更快实现。
首先,请确保安装最新版本的 Flash Attention 2:
pip install -U flash-attn --no-build-isolation
此外,您应该拥有与Flash-Attention 2兼容的硬件。更多信息请参阅flash attention仓库的官方文档。FlashAttention-2只能在模型以torch.float16
或torch.bfloat16
加载时使用。
要使用Flash Attention-2加载并运行模型,只需在加载模型时添加attn_implementation="flash_attention_2"
,如下所示:
from transformers import VideoLlavaForConditionalGeneration
model = VideoLlavaForConditionalGeneration.from_pretrained(
"LanguageBind/Video-LLaVA-7B-hf",
torch_dtype=torch.float16,
attn_implementation="flash_attention_2",
).to(0)
VideoLlavaConfig
类 transformers.VideoLlavaConfig
< source >( vision_config = 无 text_config = 无 ignore_index = -100 image_token_index = 32000 video_token_index = 32001 projector_hidden_act = 'gelu' vision_feature_select_strategy = '默认' vision_feature_layer = -2 image_seq_length = 256 video_seq_length = 2056 **kwargs )
参数
- vision_config (
VideoLlavaVisionConfig
, 可选) — 自定义视觉配置或字典。如果未指定,默认为CLIPVisionConfig
. - text_config (
Union[AutoConfig, dict]
, 可选) — 文本主干的配置对象。可以是LlamaConfig
或MistralConfig
中的任意一个。 如果未指定,则默认为LlamaConfig
。 - ignore_index (
int
, 可选, 默认为 -100) — 损失函数的忽略索引。 - image_token_index (
int
, optional, defaults to 32000) — 用于编码图像提示的图像令牌索引。 - video_token_index (
int
, optional, 默认为 32001) — 用于编码图像提示的视频令牌索引。 - projector_hidden_act (
str
, optional, defaults to"gelu"
) — 多模态投影器使用的激活函数。 - vision_feature_select_strategy (
str
, 可选, 默认为"default"
) — 用于从CLIP骨干中选择视觉特征的特征选择策略。 可以是“full”以选择所有特征,或“default”以选择不包含CLS
的特征。 - vision_feature_layer (
int
, 可选, 默认为 -2) — 选择视觉特征的层的索引。 - image_seq_length (
int
, optional, defaults to 256) — 一张图像嵌入的序列长度。 - video_seq_length (
int
, optional, defaults to 2056) — 一个视频嵌入的序列长度。
这是用于存储VideoLlavaForConditionalGeneration配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化一个VideoLlava模型,定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生类似于LanguageBind/Video-LLaVA-7B-hf的配置。
例如 LanguageBind/Video-LLaVA-7B-hf
配置对象继承自PretrainedConfig,可用于控制模型输出。阅读PretrainedConfig的文档以获取更多信息。
示例:
>>> from transformers import VideoLlavaForConditionalGeneration, VideoLlavaConfig, CLIPVisionConfig, LlamaConfig
>>> # Initializing a CLIP-vision config
>>> vision_config = CLIPVisionConfig()
>>> # Initializing a Llama config
>>> text_config = LlamaConfig()
>>> # Initializing a VideoLlava video_llava-1.5-7b style configuration
>>> configuration = VideoLlavaConfig(vision_config, text_config)
>>> # Initializing a model from the video_llava-1.5-7b style configuration
>>> model = VideoLlavaForConditionalGeneration(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
VideoLlavaImageProcessor
类 transformers.VideoLlavaImageProcessor
< source >( do_resize: bool = True size: typing.Dict[str, int] = None resample: Resampling =
参数
- do_resize (
bool
, 可选, 默认为True
) — 是否将图像的(高度,宽度)尺寸调整为指定的size
。可以在preprocess
方法中被do_resize
覆盖。 - size (
Dict[str, int]
可选, 默认为{"shortest_edge" -- 224}
): 调整大小后的图像尺寸。图像的短边将调整为size[“shortest_edge”],长边将按比例调整以保持输入的宽高比。可以在preprocess
方法中通过size
覆盖此设置。 - resample (
PILImageResampling
, 可选, 默认为Resampling.BICUBIC
) — 如果调整图像大小,则使用的重采样过滤器。可以在preprocess
方法中通过resample
覆盖此设置。 - do_center_crop (
bool
, 可选, 默认为True
) — 是否将图像中心裁剪到指定的crop_size
。可以在preprocess
方法中通过do_center_crop
覆盖此设置。 - crop_size (
Dict[str, int]
optional, 默认为 224) — 应用center_crop
后输出图像的大小。可以在preprocess
方法中通过crop_size
覆盖此设置。 - do_rescale (
bool
, 可选, 默认为True
) — 是否通过指定的比例rescale_factor
重新缩放图像。可以在preprocess
方法中被do_rescale
覆盖。 - rescale_factor (
int
或float
, 可选, 默认为1/255
) — 如果重新缩放图像,则使用的缩放因子。可以在preprocess
方法中被rescale_factor
覆盖。 - do_normalize (
bool
, 可选, 默认为True
) — 是否对图像进行归一化。可以在preprocess
方法中通过do_normalize
进行覆盖。 - image_mean (
float
或List[float]
, 可选, 默认为[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]
) — 如果对图像进行归一化,则使用的均值。这是一个浮点数或浮点数列表,长度为图像中的通道数。可以通过preprocess
方法中的image_mean
参数进行覆盖。 - image_std (
float
或List[float]
, 可选, 默认为[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]
) — 如果对图像进行归一化,则使用的标准差。这是一个浮点数或与图像通道数长度相同的浮点数列表。可以在preprocess
方法中通过image_std
参数覆盖。 可以在preprocess
方法中通过image_std
参数覆盖。 - do_convert_rgb (
bool
, optional, defaults toTrue
) — 是否将图像转换为RGB。
构建一个CLIP图像处理器。
预处理
< source >( images: typing.List[typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), typing.List[ForwardRef('PIL.Image.Image')], typing.List[numpy.ndarray], typing.List[ForwardRef('torch.Tensor')]]] = None videos: typing.List[typing.Union[typing.List[ForwardRef('PIL.Image.Image')], ForwardRef('np.ndarray'), ForwardRef('torch.Tensor'), typing.List[ForwardRef('np.ndarray')], typing.List[ForwardRef('torch.Tensor')], typing.List[typing.List[ForwardRef('PIL.Image.Image')]], typing.List[typing.List[ForwardRef('np.ndarrray')]], typing.List[typing.List[ForwardRef('torch.Tensor')]]]] = None do_resize: bool = None size: typing.Dict[str, int] = None resample: Resampling = None do_center_crop: bool = None crop_size: int = None do_rescale: bool = None rescale_factor: float = None do_normalize: bool = None image_mean: typing.Union[float, typing.List[float], NoneType] = None image_std: typing.Union[float, typing.List[float], NoneType] = None do_convert_rgb: bool = None return_tensors: typing.Union[str, transformers.utils.generic.TensorType, NoneType] = None data_format: typing.Optional[transformers.image_utils.ChannelDimension] =
参数
- 图像 (
ImageInput
, 可选) — 要预处理的图像列表。期望输入单个或批量的图像,像素值范围在0到255之间。如果传入的图像像素值在0到1之间,请设置do_rescale=False
. - 视频 (
VideoInput
, 可选) — 要预处理的视频列表。期望输入单个或批量的视频,像素值范围在0到255之间。如果传入的视频像素值在0到1之间,请设置do_rescale=False
. - do_resize (
bool
, optional, defaults toself.do_resize
) — 是否调整图像大小. - size (
Dict[str, int]
, 可选, 默认为self.size
) — 调整大小后的图像尺寸。图像的最短边将调整为 size[“shortest_edge”],最长边将按比例调整以保持输入的宽高比。 - resample (
int
, 可选, 默认为self.resample
) — 如果调整图像大小,则使用的重采样过滤器。这可以是枚举PILImageResampling
中的一个。只有在do_resize
设置为True
时才会生效。 - do_center_crop (
bool
, optional, defaults toself.do_center_crop
) — 是否对图像进行中心裁剪。 - crop_size (
Dict[str, int]
, 可选, 默认为self.crop_size
) — 中心裁剪的大小。仅在do_center_crop
设置为True
时有效。 - do_rescale (
bool
, optional, defaults toself.do_rescale
) — 是否对图像进行重新缩放. - rescale_factor (
float
, optional, defaults toself.rescale_factor
) — 如果do_rescale
设置为True
,则用于重新缩放图像的重新缩放因子。 - do_normalize (
bool
, 可选, 默认为self.do_normalize
) — 是否对图像进行归一化处理. - image_mean (
float
或List[float]
, 可选, 默认为self.image_mean
) — 用于归一化的图像均值。仅在do_normalize
设置为True
时有效。 - image_std (
float
或List[float]
, 可选, 默认为self.image_std
) — 用于归一化的图像标准差。仅在do_normalize
设置为True
时有效。 - do_convert_rgb (
bool
, 可选, 默认为self.do_convert_rgb
) — 是否将图像转换为RGB. - return_tensors (
str
或TensorType
, 可选) — 返回的张量类型。可以是以下之一:- 未设置:返回一个
np.ndarray
列表。 TensorType.TENSORFLOW
或'tf'
:返回一个类型为tf.Tensor
的批次。TensorType.PYTORCH
或'pt'
:返回一个类型为torch.Tensor
的批次。TensorType.NUMPY
或'np'
:返回一个类型为np.ndarray
的批次。TensorType.JAX
或'jax'
:返回一个类型为jax.numpy.ndarray
的批次。
- 未设置:返回一个
- data_format (
ChannelDimension
或str
, 可选, 默认为ChannelDimension.FIRST
) — 输出图像的通道维度格式。可以是以下之一:"channels_first"
或ChannelDimension.FIRST
: 图像格式为 (num_channels, height, width)。"channels_last"
或ChannelDimension.LAST
: 图像格式为 (height, width, num_channels)。- 未设置:使用输入图像的通道维度格式。
- input_data_format (
ChannelDimension
或str
, 可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置,则从输入图像推断通道维度格式。可以是以下之一:"channels_first"
或ChannelDimension.FIRST
: 图像格式为 (num_channels, height, width)。"channels_last"
或ChannelDimension.LAST
: 图像格式为 (height, width, num_channels)。"none"
或ChannelDimension.NONE
: 图像格式为 (height, width)。
预处理一张图像或一批图像。
调整大小
< source >( image: ndarray size: typing.Dict[str, int] resample: Resampling =
调整图像大小。图像的最短边将调整为size["shortest_edge"],最长边将调整以保持输入的宽高比。
VideoLlavaProcessor
类 transformers.VideoLlavaProcessor
< source >( image_processor = 无 tokenizer = 无 patch_size = 14 vision_feature_select_strategy = '默认' image_token = '' video_token = ' chat_template = 无 num_additional_image_tokens = 1 **kwargs )
参数
- image_processor (VideoLlavaImageProcessor, optional) — 图像处理器是一个必需的输入。
- tokenizer (LlamaTokenizerFast, optional) — tokenizer 是一个必需的输入。
- patch_size (
int
, optional, defaults to 14) — 视觉塔中的补丁大小。 - vision_feature_select_strategy (
str
, 可选, 默认为"default"
) — 用于从视觉骨干中选择视觉特征的特征选择策略。 应与模型配置中的相同 - image_token (
str
, optional, defaults to"
) — 用于表示图像位置的特殊标记。"
- video_token (
str
, optional, defaults to"
) — 用于表示视频位置的特殊标记。 - chat_template (
str
, optional) — 一个Jinja模板,用于将聊天中的消息列表转换为可标记的字符串。 - num_additional_image_tokens (
int
, 可选, 默认为 1) — 添加到图像嵌入中的额外令牌数量,例如 CLS (+1)。如果骨干网络没有 CLS 或其他额外令牌附加,则无需设置此参数。
构建一个VideoLlava处理器,它将VideoLlava图像处理器和Llava分词器封装到一个单一的处理器中。
VideoLlavaProcessor 提供了 VideoLlavaImageProcessor 和 LlamaTokenizerFast 的所有功能。更多信息请参见
__call__()
和 decode()。
此方法将其所有参数转发给LlamaTokenizerFast的batch_decode()。请参考该方法的文档字符串以获取更多信息。
此方法将其所有参数转发给LlamaTokenizerFast的decode()。请参考该方法的文档字符串以获取更多信息。
VideoLlavaForConditionalGeneration
类 transformers.VideoLlavaForConditionalGeneration
< source >( config: VideoLlavaConfig )
参数
- config (VideoLlavaConfig 或
VideoLlavaVisionConfig
) — 模型配置类,包含模型的所有参数。使用配置文件初始化时不会加载与模型相关的权重,仅加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
VideoLlava模型由一个视觉主干和一个语言模型组成。 该模型继承自PreTrainedModel。请查看超类文档以了解库为其所有模型实现的通用方法(如下载或保存、调整输入嵌入的大小、修剪头部等)。
该模型也是一个PyTorch torch.nn.Module 子类。 将其作为常规的PyTorch模块使用,并参考PyTorch文档以获取与一般使用和行为相关的所有信息。
前进
< source >( input_ids: LongTensor = None pixel_values_images: FloatTensor = None pixel_values_videos: FloatTensor = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None past_key_values: typing.Optional[typing.List[torch.FloatTensor]] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None vision_feature_layer: typing.Optional[int] = None vision_feature_select_strategy: typing.Optional[str] = None labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None use_cache: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None cache_position: typing.Optional[torch.LongTensor] = None num_logits_to_keep: int = 0 ) → transformers.models.video_llava.modeling_video_llava.VideoLlavaCausalLMOutputWithPast
或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
) — Indices of input sequence tokens in the vocabulary. Padding will be ignored by default should you provide it.可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
- pixel_values_images (
torch.FloatTensor
of shape(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) -- 对应于输入图像的张量。可以使用 [AutoImageProcessor](/docs/transformers/v4.47.1/en/model_doc/auto#transformers.AutoImageProcessor) 获取像素值。详情请参见 [VideoLlavaImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v4.47.1/en/model_doc/imagegpt#transformers.ImageGPTFeatureExtractor.__call__) ([]
LlavaProcessor`] 使用 VideoLlavaImageProcessor 处理图像)。 - pixel_values_videos (
torch.FloatTensor
of shape(batch_size, num_frames, num_channels, image_size, image_size)) -- 对应于输入视频的张量。可以使用 [AutoImageProcessor](/docs/transformers/v4.47.1/en/model_doc/auto#transformers.AutoImageProcessor) 获取像素值。详情请参见 [VideoLlavaImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v4.47.1/en/model_doc/imagegpt#transformers.ImageGPTFeatureExtractor.__call__) ([]
LlavaProcessor`] 使用 VideoLlavaImageProcessor 处理视频). - attention_mask (
torch.Tensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Mask to avoid performing attention on padding token indices. Mask values selected in[0, 1]
:- 1 for tokens that are not masked,
- 0 for tokens that are masked.
可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
如果使用了
past_key_values
,则可以选择性地仅输入最后一个decoder_input_ids
(参见past_key_values
)。如果你想改变填充行为,你应该阅读
modeling_opt._prepare_decoder_attention_mask
并根据你的需求进行修改。有关默认策略的更多信息,请参见论文中的图1。- 1 indicates the head is not masked,
- 0 indicates the head is masked.
- position_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。选择范围在[0, config.n_positions - 1]
内。What are position IDs? - past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor))
, optional, returned whenuse_cache=True
is passed or whenconfig.use_cache=True
) — Tuple oftuple(torch.FloatTensor)
of lengthconfig.n_layers
, with each tuple having 2 tensors of shape(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)
) and 2 additional tensors of shape(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)
.包含预先计算的隐藏状态(自注意力块和交叉注意力块中的键和值),这些状态可用于(参见
past_key_values
输入)以加速顺序解码。如果使用了
past_key_values
,用户可以选择只输入形状为(batch_size, 1)
的最后一个decoder_input_ids
(那些没有将其过去键值状态提供给此模型的),而不是形状为(batch_size, sequence_length)
的所有decoder_input_ids
。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor
of shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)
, optional) — 可选地,您可以选择直接传递嵌入表示,而不是传递input_ids
。如果您希望对如何将input_ids
索引转换为相关向量有更多控制权,而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵,这将非常有用。 - vision_feature_layer (
int
, optional, defaults to -2) — 选择视觉特征的层的索引。 - vision_feature_select_strategy (
str
, 可选, 默认为"default"
) — 用于从视觉骨干中选择视觉特征的特征选择策略。 可以是"default"
或"full"
- use_cache (
bool
, 可选) — 如果设置为True
,past_key_values
键值状态将被返回,并可用于加速解码(参见past_key_values
)。 - output_attentions (
bool
, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息,请参见返回张量中的attentions
。 - output_hidden_states (
bool
, optional) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息,请参见返回张量下的hidden_states
。 - return_dict (
bool
, 可选) — 是否返回一个ModelOutput而不是一个普通的元组。 - cache_position (
torch.LongTensor
of shape(sequence_length)
, optional) — 表示输入序列标记在序列中的位置的索引。与position_ids
相反, 这个张量不受填充的影响。它用于在正确的位置更新缓存并推断 完整的序列长度。 - Args —
labels (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional): Labels for computing the masked language modeling loss. Indices should either be in[0, ..., config.vocab_size]
or -100 (seeinput_ids
docstring). Tokens with indices set to-100
are ignored (masked), the loss is only computed for the tokens with labels in[0, ..., config.vocab_size]
.num_logits_to_keep (
int
, 可选): 计算最后num_logits_to_keep
个token的logits。如果为0
,则计算所有input_ids
的logits(特殊情况)。生成时只需要最后一个token的logits,仅计算该token的logits可以节省内存,这对于长序列或大词汇量来说非常重要。
返回
transformers.models.video_llava.modeling_video_llava.VideoLlavaCausalLMOutputWithPast
或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.models.video_llava.modeling_video_llava.VideoLlavaCausalLMOutputWithPast
或一个由 torch.FloatTensor
组成的元组(如果传递了 return_dict=False
或当 config.return_dict=False
时),包含根据配置(VideoLlavaConfig)和输入而定的各种元素。
-
loss (
torch.FloatTensor
形状为(1,)
,可选,当提供labels
时返回) — 语言建模损失(用于下一个标记的预测)。 -
logits (
torch.FloatTensor
形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)
) — 语言建模头的预测分数(SoftMax 之前每个词汇标记的分数)。 -
past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor))
,可选,当传递use_cache=True
或当config.use_cache=True
时返回) — 长度为config.n_layers
的tuple(torch.FloatTensor)
元组,每个元组包含 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)
的张量。包含预计算的隐藏状态(自注意力块中的键和值),可用于(参见
past_key_values
输入)加速顺序解码。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)
,可选,当传递output_hidden_states=True
或当config.output_hidden_states=True
时返回) —torch.FloatTensor
元组(一个用于嵌入层的输出,如果模型有嵌入层,+ 一个用于每层的输出)形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
。模型在每层输出处的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(torch.FloatTensor)
,可选,当传递output_attentions=True
或当config.output_attentions=True
时返回) —torch.FloatTensor
元组(每层一个)形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)
。注意力 softmax 后的注意力权重,用于计算自注意力头中的加权平均值。
-
image_hidden_states (
torch.FloatTensor
,可选) — 一个形状为 (batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size) 的torch.FloatTensor
。 由视觉编码器生成并在投影最后一个隐藏状态后的模型的 image_hidden_states。 -
video_hidden_states (
torch.FloatTensor
,可选) — 一个形状为(batch_size * num_frames, num_videos, sequence_length, hidden_size)
的torch.FloatTensor
。 由视觉编码器生成并在投影最后一个隐藏状态后的模型的 video_hidden_states。
VideoLlavaForConditionalGeneration 的前向方法,重写了 __call__
特殊方法。
尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用Module
实例而不是这个,因为前者负责运行预处理和后处理步骤,而后者会默默地忽略它们。
示例:
>>> from PIL import Image
>>> import requests
>>> import numpy as np
>>> import av
>>> from huggingface_hub import hf_hub_download
>>> from transformers import VideoLlavaProcessor, VideoLlavaForConditionalGeneration
>>> def read_video_pyav(container, indices):
... '''
... Decode the video with PyAV decoder.
... Args:
... container (`av.container.input.InputContainer`): PyAV container.
... indices (`List[int]`): List of frame indices to decode.
... Returns:
... result (np.ndarray): np array of decoded frames of shape (num_frames, height, width, 3).
... '''
... frames = []
... container.seek(0)
... start_index = indices[0]
... end_index = indices[-1]
... for i, frame in enumerate(container.decode(video=0)):
... if i > end_index:
... break
... if i >= start_index and i in indices:
... frames.append(frame)
... return np.stack([x.to_ndarray(format="rgb24") for x in frames])
>>> model = VideoLlavaForConditionalGeneration.from_pretrained("LanguageBind/Video-LLaVA-7B-hf")
>>> processor = VideoLlavaProcessor.from_pretrained("LanguageBind/Video-LLaVA-7B-hf")
>>> prompt = "USER: <video>\nWhy is this video funny? ASSISTANT:"
>>> video_path = hf_hub_download(repo_id="raushan-testing-hf/videos-test", filename="sample_demo_1.mp4", repo_type="dataset")
>>> container = av.open(video_path)
>>> # sample uniformly 8 frames from the video
>>> total_frames = container.streams.video[0].frames
>>> indices = np.arange(0, total_frames, total_frames / 8).astype(int)
>>> clip = read_video_pyav(container, indices)
>>> inputs = processor(text=prompt, videos=clip, return_tensors="pt")
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs, max_length=80)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"USER: Why is this video funny? ASSISTANT: The video is funny because the baby is playing with a Wii remote while sitting on the floor, and the baby is wearing glasses.Ъ. The baby's actions are amusing because it is a young child trying to interact with a video game, which is not a typical activity for a"
>>> # to generate from image and video mix
>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
>>> prompt = [
... "USER: <image>\nHow many cats do you see? ASSISTANT:",
... "USER: <video>\nWhy is this video funny? ASSISTANT:"
... ]
>>> inputs = processor(text=prompt, images=image, videos=clip, padding=True, return_tensors="pt")
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs, max_length=50)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True)
['USER: How many cats do you see? ASSISTANT: There are two cats visible in the image. (or three, if you count the one in the background).', 'USER: Why is this video funny? ASSISTANT: The video is funny because it shows a baby sitting on a bed and playing with a Wii remote.Ъ. The baby is holding the remote']