English(EN) Zero-shot video highlight detection based on text descriptions and synthetic images

新的零样本框架利用大型语言模型和扩散模型检测视频精彩片段

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-15 04:00

研究人员开发了一种新颖的零样本框架，用于检测视频精彩片段，即视频中最吸引人或信息量最大的片段。该方法利用CLIP、大型语言模型（LLMs）和扩散模型，根据轻量级的视频元数据生成潜在精彩片段事件的文本描述。然后，使用扩散模型将这些描述转换为合成视觉原型，从而无需特定的精彩片段注释或数据集训练即可进行帧级精彩片段检测。在TVSum和SumMe数据集上的实验显示出有希望的零样本性能，尤其是在TVSum上。 AI

影响该框架可以通过自动识别关键时刻来改进视频摘要和内容推荐。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Michal Byra, Alberto Presta, Grzegorz Stefanski, Krzysztof Arendt · 2026-09-15 04:00

基于文本描述和合成图像的零样本视频精彩片段检测

arXiv:2609.14790v1 Announce Type: new Abstract: Detecting video highlights, the most informative or engaging moments in a video, is important for applications such as video summarization and content recommendation. We propose a zero-shot framework that combines CLIP, large langua…

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