视频大模型

X-LeBench: A Benchmark for Extremely Long Egocentric Video Understanding

X-LeBench：一个用于极长第一人称视频理解的基准数据集

Wenqi Zhou, Kai Cao, Hao Zheng, Yunze Liu, Xinyi Zheng, Miao Liu, Per Ola Kristensson, Walterio Mayol-Cuevas, Fan Zhang, Weizhe Lin, Junxiao Shen

机构 * University of Bristol（布里斯托大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Meta ； Memories.ai Research（Memories.ai研究） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(title,abstract)；long video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 X-LeBench通过模拟真实日常生活场景，构建了首个极长第一人称视频理解基准数据集，揭示了长视频理解中的关键挑战。

AI-based System for Transforming text and sound to Educational Videos

基于AI的将文本和声音转换为教育视频的系统

M. E. ElAlami, S. M. Khater, M. El. R. Rehan

专题命中 视频理解 ：video generation(abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 本文提出基于GAN的AI系统，通过文本和语音转录、图像生成与视频合成，生成高质量的教育视频。

ViTCoP: Accelerating Large Vision-Language Models via Visual and Textual Semantic Collaborative Pruning

ViTCoP: 通过视觉和文本语义协同剪枝加速大型视觉-语言模型

Wen Luo, Peng Chen, Xiaotao Huang, LiQun Huang

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ViTCoP通过结合视觉和文本语义协同剪枝，有效降低大型视觉-语言模型的计算成本，提升推理效率和内存利用率。