將專門設計的視頻骨幹網絡與VideoLISA的LLM和SAM解碼器集成，可以通過以下幾個步驟來實現：
骨幹網絡的選擇：選擇一個針對視頻任務優化的骨幹網絡，如SlowFast或3D CNN，這些網絡能夠有效捕捉視頻中的時間動態信息。
特徵融合：在VideoLISA的架構中，將視頻骨幹網絡提取的特徵與LLM的語言特徵進行融合。這可以通過特徵拼接或加權融合的方式來實現，從而使模型能夠同時利用空間和時間信息。
訓練策略：設計一個聯合訓練策略，讓視頻骨幹網絡、LLM和SAM解碼器共同訓練。這樣可以確保各個模塊之間的協同工作，並提高整體性能。
多任務學習：通過多任務學習的方式，讓模型在訓練過程中同時學習視頻物體分割和其他相關任務（如視頻問答或視頻描述生成），這樣可以促進模型的泛化能力。
優化推理流程：在推理階段，根據視頻的特性，優化推理流程，確保視頻骨幹網絡能夠快速處理連續幀，並將結果有效地傳遞給LLM和SAM解碼器。
通過這些步驟，可以有效地將專門設計的視頻骨幹網絡與VideoLISA的LLM和SAM解碼器集成，進一步增強時間相關任務的性能。