随着大型语言模型（LLMs）的成功，将视觉模型整合到LLMs中以构建视觉-语言基础模型近来引起了更多的关注。然而，现有的基于LLM的大型多模态模型（例如，Vid...

最近，来自KAUST和哈佛大学的研究人员提出了MiniGPT4-Video——专为视频理解而设计的多模态大模型。

【新智元导读】来自UC berkeley的研究人员开源了首个世界模型，多模态性能优秀，长视频理解吊打GPT-4，同时将上下文长度增加到百万级别

针对这一不同，字节跳动技术团队发布了专注于竖屏视频理解的数据集，提出了多个针对竖屏视频处理的技术点以及一个初始方案。这项研究对准确的竖屏视频理解和基础技术架构有...

视频理解的核心目标在于对时空表示的把握，这存在两个巨大挑战：短视频片段存在大量时空冗余和复杂的时空依赖关系。尽管曾经占主导地位的三维卷积神经网络 (CNN) 和...

通过在 LLaMA-VID 这一专注于长视频理解的大模型上应用基于 MovieLLM 构造的数据进行微调，本文显著增强了模型处理各种长度视频内容的理解能力。而针...

视频编码算法有很多，如广泛应用的H.264、H.265，但是它们都是为了更好地保证重建视频有着更高的质量，并且编码的质量指标（PSNR、SSIM）都是为了保证人...

随着移动设备用户数量的不断增加，流媒体播放在移动设备上的需求也越来越高。然而，移动设备上使用的流媒体播放器支持的格式有限，其中MPD格式和M3U8格式是两种常用...

在这个项目中，展示了 Temporal-Shift-Module ( https://hanlab.mit.edu/projects/tsm/)在 FPGA 上...

由于在视频检测和分类中暴露于高维输入时需要大量参数，因此在终端设备上开发紧凑但准确的视频理解是一个巨大的挑战。

不知道你有没有遇到这种情况，自己拍摄的视频素材进行剪辑后发布到了平台之后，就会把原本拍摄的视频素材删掉，以免占内存，当之后想起来有些素材时可以重复被利用的，便想...

以下文章来源于腾讯云AI ，作者Jerry 想做视频博主的你是不是总会被作品流量所困扰？ 精心策划的内容观看量总是很低，明明都用上了专业的拍摄、录音设备...

想做视频博主的你是不是总会被作品流量所困扰？ 精心策划的内容观看量总是很低，明明都用上了专业的拍摄、录音设备，反复修改了脚本文案，发出去后却没太大水花。 但是其...