GLM-4V-Plus – 智谱AI最新推出的多模态AI模型，专注图像和视频理解

一、GLM – 4V – Plus是什么

GLM – 4V – Plus是智谱AI发布的图像/视频理解模型，是GLM – 4 – Plus的扩展部分 。智谱AI在2024年发布了一系列模型成果，其中GLM – 4 – Plus是语言基座模型，而GLM – 4V – Plus作为与其相关的图像/视频理解模型，有着重要的意义。它将上线开放平台（bigmodel.cn ），并且会成为国内首个通用视频理解模型API，这将为国内的图像和视频理解技术发展提供有力的支持，在整个智谱AI的模型体系中占据独特的地位。

二、GLM – 4V – Plus的功能特点

（一）卓越的图像理解能力

GLM – 4V – Plus在图像理解方面表现卓越。例如，它能够精准识别图像中的各种物体、场景等内容。无论是面对包含人物、动物、建筑等多种元素的复杂图像，它都能通过其算法进行高效准确的识别与解析。在处理包含多个物体且具有不同特征组合的图像场景时，比如一幅同时有高楼大厦、街道和人群的城市街景图像，GLM – 4V – Plus能够对这些物体和场景进行详细分类与语义理解，判断出各个元素之间的关系，是一种对象在另一种对象内部或者相邻等关系，并且可以为这些元素赋予明确的含义，如判断高楼的风格、人物的行为等。这一能力不仅基于其预训练中大量图像数据对各类物体和场景的特征学习，也得益于其先进的神经网络结构，能够对图像中的色彩、纹理、形状等多种特征进行多维度的分析处理，从而得出准确的理解结果 。

（二）强大的视频理解能力

1. 理解复杂视频内容 GLM – 4V – Plus能够理解十分复杂的视频内容。对于一个有着多个人物交互、多事件同时进行的视频场景，例如一场多人参与的体育比赛场景，包含场地中不同队伍球员之间的对抗、裁判执法、观众反应等诸多情节，它能够对整个视频情节进行全面的分解与理解。例如在分析球员之间的配合、战术变化等方面表现出色，能够清楚知道每个球员的行为动作对于整体比赛走势的影响等。这一能力是通过模型对视频帧之间的关联关系进行深度分析而得，它能够识别视频中的多个连续动作及其逻辑关系，不仅仅是孤立地看待每一帧画面。
2. 基于时间感知的分析 它还具备基于时间感知的视频理解能力。这意味着GLM – 4V – Plus能够对视频中的事件进行时间上的定位和推理。像在判断一场演讲视频中某一个重点观点的阐述时刻，或者是一场舞蹈表演中某个高难度动作的时间点等情况时非常精准。它可以明确回答视频中的精彩时刻发生在第n秒 ，并且准确描述这个时刻的动作内容。这种时间感知能力使得GLM – 4V – Plus在处理具有时间顺序性的视频任务，如视频事件排序、视频内容的时间摘要等方面有着突出优势 。

（三）网页内容理解与转换能力

GLM – 4V – Plus除了在图像和视频理解方面的能力外，还具备理解网页内容并将其转换为html代码的能力。当面对一个网页内容时，它能读懂网页上的文本信息、图像元素的布局、超链接的指向等诸多内容细节，并按照html代码的编写规范，生成对应的网页代码。这一功能体现了GLM – 4V – Plus的多模态综合理解能力，从网页的可视内容到代码层面的语义转换需要对多种知识和结构的综合掌握，它在处理网页相关任务，如网页数据挖掘、网页自动化构建等领域有着潜在的应用价值 。

三、GLM – 4V – Plus的应用场景

（一）视频内容分析与创作行业

1. 影视制作中的应用 在影视制作领域，GLM – 4V – Plus有着很大的助益。首先在视频创意构思阶段，它能够通过对大量影片、视频片段等内容的理解，为创作者提供创意启发。例如，当创作者想要构思一部关于运动题材的影片时，GLM – 4V – Plus可以对已有的海量运动题材影片进行情节、人物等方面的分析，总结出流行元素和成功模式，从而为创作者提供新的创作思路。其次，在剪辑环节，它可以对原始视频素材中的情节、人物动作、关键情感时刻等进行深度分析，帮助剪辑师更精准地选择合适的片段进行组合。如在裁剪一部冒险电影时，快速定位到体现主角惊险遭遇的片段并提示其时间轴位置。在后期制作环节，它还可以对视频中的每个元素进行语义理解，协助特效团队更加准确地添加特效，如判断某个场景中的天气状况进而添加合适的天气特效。
2. 短视频创作领域的应用 对于短视频创作者来说，GLM – 4V – Plus是一个强大的助手。目前短视频领域竞争激烈，内容需要具备独特性、吸引力等特点。GLM – 4V – Plus可以分析热门短视频的成功因素，包括视频内容、时长、节奏等，然后为创作者提供针对性的建议。例如判断某个短视频中的视觉元素吸引力来源，从而为创作者提供类似视觉元素的创意。再者，它能够针对创作者提供的原始素材进行内容解析，帮助优化内容结构，比如将一段冗长的素材根据情节重点合理切割成多个短小精悍且具有连贯性的片段，适用于当下流行的短视频节奏需求。

（二）智能安防监控领域

1. 异常行为监测方面 在智能安防监控领域，GLM – 4V – Plus可以分析视频监控内容，对监控区域内的异常行为进行监测。例如在一个公共广场监控场景下，它可以识别出诸如快速奔跑、聚集打架这些与正常行为模式不同的异常行为。通过对大量正常行为模式的学习（比如正常人群的休闲漫步、正常的社交活动等），它能够标记出那些不符合正常行为模式的动作。对于一些复杂的场景如火车站候车大厅这种人员流动频繁、行为多样的环境下，GLM – 4V – Plus可以对多种行为同时进行分析判断，从而快速发现如盗窃、恐怖袭击准备行为等异常情况 。
2. 目标识别与追踪方面 该模型也有助于目标识别与追踪。在大型机场监控场景中，需要对可疑人员或者特定物体（如遗失的行李包裹）进行追踪。GLM – 4V – Plus能够从复杂的视频画面中精确识别出目标对象的外观特征，并且在后续的视频帧中持续跟踪该目标的位置变化。这种能力依托于其对视频内容的准确理解，无论目标在画面中怎么移动、被部分遮挡或者环境照明发生变化，都能实现准确追踪的目的。

（三）教育培训行业

1. 在线教育课程制作的支持 在在线教育课程制作领域，GLM – 4V – Plus能够发挥显著作用。当制作一门自然科学课程时，往往需要引入大量的实验视频、自然现象视频等素材。GLM – 4V – Plus可以对这些视频素材进行内容理解和分析，为素材与课程知识的结合提供合理的建议。例如在一个物理实验视频素材中，准确指出涉及关键物理原理演示的时刻，并提供配套的文字解释内容，辅助教育者制作课程内容。
2. 学生自主学习的辅导 对于学生的自主学习过程而言，GLM – 4V – Plus也有着积极的意义。如果学生在学习历史类课程时观看历史纪录片作为辅助学习资料，该模型可以帮助学生更好地理解视频内容中的重要历史事件、人物关系等。例如在观看一部关于世界大战的纪录片时，GLM – 4V – Plus能够准确回答学生关于某个战役规模、战役发生地理位置等相关问题，有效提高学生的学习效率和学习体验。

四、GLM – 4V – Plus与其他类似工具的比较

（一）与普通图像识别工具的比较

1. 功能复杂性方面 普通图像识别工具主要是针对图像中的物体进行识别分类并给出简单的类别标签。例如只能够识别出图像中存在一只狗、一朵花等物体。而GLM – 4V – Plus不止于此，它除了能够识别图像中的物体，还能够深入理解物体的多个属性以及它们之间的关系。如能够分析出狗的品种、花的品种和生长状态，以及它们与周边环境的关系，像狗是在花园中玩耍还是在主人身边等待等场景关系的理解。
2. 应用场景的局限性对比 普通图像识别工具的应用场景较为有限，主要集中在简单的物品识别分类用于安检、物品管理等领域。例如在超市的自助收银通道，识别商品类别进行结账，但难以满足更复杂的场景需求。相比之下，GLM – 4V – Plus由于其复杂的理解和分析能力，所涉及的应用场景更多样化。可以在艺术创作领域的图像风格分析、图像语义理解用于艺术策展等复杂场景中发挥作用。

（二）与基础视频分析工具的比较

1. 对视频内容理解深度对比 基础视频分析工具往往只能对视频中的活动水平、简单动作频率等进行统计分析。例如确定视频中的人员运动速度的统计或者基本动作数量计算。GLM – 4V – Plus能够深入地理解视频中的情节、人物的情感、故事发展脉络等深层次的内容。比如对一部电影进行深度分析，解读角色的性格特征、行为动机以及整部电影所表达的主题思想等复杂内容。
2. 多模态综合分析能力对比 多数基础视频分析工具都是专注于视频本身的数据进行分析，缺乏对其他模态信息的整合利用能力。GLM – 4V – Plus不仅能理解视频内容，还具备网页内容理解转换能力，这体现了它有一定的多模态综合处理能力。在处理一个与网页相关的视频任务时，例如视频中涉及某个网页界面操作的教学视频，GLM – 4V – Plus可以将网页内容与视频中对网页操作的步骤结合起来进行全面理解，而基础视频分析工具则无法实现这样的多模态交互任务。

五、如何使用GLM – 4V – Plus

目前的信息显示，它将上线开放平台（bigmodel.cn ），开发者可以从这个平台上获取相关资源并使用其API。通过该API ，开发者能够将GLM – 4V – Plus集成到自己的项目中，从而实现对图像和视频内容的各种分析操作。具体的开发集成细节可能会在平台上线时提供更多详细的开发文档说明。例如对于在影像处理软件中，如果要集成GLM – 4V – Plus用于智能视频分析功能，开发人员可以按照API提供的函数、参数等相关接口规则以及示例代码，将GLM – 4V – Plus的图像和视频理解功能调用到软件中，从而使得该软件具备对影像内容进行深度分析的能力。这种使用方式为开发者提供了便捷灵活的选择，能够最大程度地利用GLM – 4V – Plus的功能服务自己的项目需求，并且可以根据不同的业务场景进行定制开发 。但目前由于平台尚未正式运行或者公开更多使用细则，关于更具体如何在实际编程过程中进行调用等实际操作有待于进一步的官方说明和文档发布。