VideoMind：集视频自动化生产、长视频推理以及视频摘要等功能于一体的视频AI工具。

VideoMind是什么？

VideoMind 是一款集视频ai模型自动化生产、长视频推理以及视频摘要等功能于一体的视频AI工具。它基于流程化操作，自动化程度高，内置海量数据，可快速训练高质量模型。同时，通过链式 LoRA 策略实现长视频推理，精准定位并生成答案。此外，还能一键生成视频摘要，帮助用户快速提取关键信息，提升视频内容处理效率。

VideoMind功能特征

• 功能全面：集成了从创建模型到发布模型的全部功能，包括新建模型、创建标签、上传数据、标注数据、训练模型、评估校验、发布模型等7个环节。

• 数据丰富：集成了高达百万小时的标注数据，内置海量主题标签和实体标签。用户创建标签时如果成功映射内置标签，将不再需要针对此标签上传数据以及标注数据。

• 生产高效：一方面自动化生产流程降低了技术门槛，为客户省去了开发时间；另一方面内置的预训练AI网络结构和参数，让客户能够快速训练模型和迭代模型。

• 模型质量高：得益于百度在AI领域多年的积累，VideoMind生产的模型具备出色的模型效果，能支持企业垂类视频及图像内容分析需求。

• 部署灵活：训练完成的模型支持部署到公有云、私有云、嵌入式设备等，之后客户通过API的方式就可以调用。

• 一键生成摘要：可一键生成社交帖文的视频摘要、翻译和格式化。

• 长视频推理能力：通过基于角色的工作流（包括规划者、定位者、验证者和回答者）和链式LoRA策略，实现对长视频的精确时间定位和推理，能够高效地处理复杂的视频理解任务。
  

• 快速提取关键信息：能够帮助用户快速准确地分析和总结YouTube视频的关键信息，节省时间和精力。

长视频推理的Chain-of-LoRA 代理

• 基于角色的工作流：定义了四种角色相互配合来实现长视频推理，分别是planner、grounder、verifier、answerer。

• 规划者（Planner）：负责根据查询动态协调其他角色的调用顺序。

• 定位者（Grounder）：负责根据文本查询精确定位视频中的相关时刻。

• 验证者（Verifier）：负责验证定位者结果的准确性。

• 回答者（Answerer）：负责生成最终的自然语言回答。

• 链式lora策略：以一个视觉-语言模型为基础，在推理时动态激活角色特定的 LoRA 适配器，高效地整合上述角色。

• 性能出色：在多个公共基准测试中表现出色，包括细节性视频问答任务、视频时间定位任务、通用性视频问答任务等。

VideoMind应用场景

• 教育领域：学生可以快速获取课程视频的重点内容，辅助学习和复习。

• 商业分析：企业可以对市场调研视频进行摘要，快速获取行业动态和竞争对手信息。

• 内容创作：视频创作者可以提炼出自己视频中的精华，制作宣传材料或社交媒体内容。

• 娱乐消费：用户在观看长视频时，可以快速了解视频的主要内容，帮助决定是否观看完整视频。

• 社交媒体：在短视频平台，用户可以提取视频中的亮点，制作吸引人的短视频内容。

相关链接

项目主页：https://videomind.github.io/

Github地址：https://github.com/yeliudev/VideoMind

Demo：https://huggingface.co/spaces/yeliudev/VideoMind-2B

论文：https://arxiv.org/abs/2503.13444