视频大模型

VideoPerceiver: Enhancing Fine-Grained Temporal Perception in Video Multimodal Large Language Models

VideoPerceiver: 提升视频多模态大语言模型的细粒度时序感知能力

Fufangchen Zhao, Liao Zhang, Daiqi Shi, Yuanjun Gao, Chen Ye, Yang Cai, Jian Gao, Danfeng Yan

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, BUPT（网络与交换技术国家重点实验室） 纠错

专题命中 动作与事件理解 ：video understanding(abstract)；video-language(abstract)；long video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 VideoPerceiver通过两阶段训练框架提升视频多模态大语言模型对细粒度动作和短暂事件的感知能力，显著优于现有模型。

EventSTU: Event-Guided Efficient Spatio-Temporal Understanding for Video Large Language Models

EventSTU: 基于事件的高效空间-时间理解用于视频大语言模型

Wenhao Xu, Xin Dong, Yue Li, Haoyuan Shi, Zhiwei Xiong

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 动作与事件理解 ：video understanding(abstract)；long video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 EventSTU通过事件引导的方法，高效处理视频大语言模型的空间-时间理解，实现显著的计算效率提升和性能优化。

Comments 8 pages, 7 figures

Video-as-Answer: Predict and Generate Next Video Event with Joint-GRPO

视频作答：联合GRPO预测并生成下一个视频事件

Junhao Cheng, Liang Hou, Xin Tao, Jing Liao

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手技术 Kling 团队） 纠错

专题命中 动作与事件理解 ：video generation(abstract)；video diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 VANS通过联合GRPO方法，利用强化学习对齐视觉-语言模型与视频扩散模型，实现视频下一个事件预测任务的高精度视频生成与描述生成。

Comments Project page: https://video-as-answer.github.io/