Video-XL-2模型解析
Video-XL-2 技术解析与应用
模型架构
Video-XL-2 由视觉编码器（SigLIP-SO400M）、动态 Token 合成模块（DTS）和大语言模型（Qwen2.5-Instruct）组成。视觉编码器逐帧提取特征，DTS 融合时序信息并压缩数据，最终通过模态对齐输入 LLM 进行推理。
训练策略
采用四阶段渐进训练：前两阶段初始化 DTS 并完成跨模态对齐；第三阶段用高质量视频文本数据增强理解能力；第四阶段通过指令微调优化复杂任务响应。
效率优化
1. 分段预装填：将长视频分块处理，降低计算开销。
2. 双粒度 KV 解码：关键片段用稠密 KVs，次要片段用稀疏 KVs，提升解码速度。支持单卡处理万帧视频（如 A100）。
性能表现
在 MLVU、Video-MME 等基准上超越轻量级开源模型，接近 720 亿参数大模型水平。时序定位任务（如 Charades-STA）表现优异
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