TimeLens: Переосмислення тимчасового прив'язування відео за допомогою мультимодальних LLM

Автори: Jun Zhang, Teng Wang, Yuying Ge, Yixiao Ge, Xinhao Li, Ying Shan, Limin Wang

Опубліковано: 2025-12-17

Переглянути на arXiv →
#cs.AI

Анотація

TimeLens пропонує новий метод тимчасової прив'язки відео, використовуючи багатомодальні великі мовні моделі (LLM). Це дослідження покращує здатність ШІ розуміти та знаходити конкретні події у довгих відео на основі запитів природною мовою, що має значні наслідки для аналізу відеоконтенту, спостереження та взаємодії людини з комп'ютером у реальних сценаріях.

TimeLens: Переосмислення тимчасового прив'язування відео за допомогою мультимодальних LLM

Автори: Jun Zhang, Teng Wang, Yuying Ge, Yixiao Ge, Xinhao Li, Ying Shan, Limin Wang

Опубліковано: 2025-12-17

Переглянути на arXiv →
#cs.AI

Анотація

TimeLens пропонує новий метод тимчасової прив'язки відео, використовуючи багатомодальні великі мовні моделі (LLM). Це дослідження покращує здатність ШІ розуміти та знаходити конкретні події у довгих відео на основі запитів природною мовою, що має значні наслідки для аналізу відеоконтенту, спостереження та взаємодії людини з комп'ютером у реальних сценаріях.

FEEDBACK

Проекти

Немає проектів