In diesem Artikel wird das Video ReCap-Modell vorgestellt, eine Open-Source-Technologie zur Generierung von Videountertiteln, die in der Lage ist, hierarchische Videountertitel für Videolängen von 1 Sekunde bis 2 Stunden zu generieren. Das Modell verwendet eine rekursive Videosprachenarchitektur und umfasst drei Kernmodule: Video-Encoder, Video-Sprachausrichtung und rekursiver Textdecoder. Es kann Videoinhalte auf unterschiedlichen Zeitlängen und Abstraktionsebenen verstehen und genaue und vielschichtige Beschreibungen generieren. Seine rekursive Architektur bietet erhebliche Vorteile bei der Generierung von Absatzbeschreibungen und Videozusammenfassungen und kann die Wirkung langer Videofragen und -antworten verbessern, was zu neuen Durchbrüchen in den Bereichen Videoverständnis und Inhaltsgenerierung führt.
Das Video ReCap-Modell ist eine Open-Source-Technologie zur Generierung von Videountertiteln, die Videos von 1 Sekunde bis 2 Stunden verarbeiten und geschichtete Videountertitel auf verschiedenen Ebenen generieren kann. Durch die Verwendung einer rekursiven Videosprachenarchitektur, die drei Module umfasst: Video-Encoder, Video-Sprachausrichtung und rekursiver Textdecoder, ist das Modell in der Lage, Videos mit unterschiedlichen Zeitlängen und Abstraktionsebenen zu verstehen und genaue und reichhaltig geschichtete Untertitel für Videobeschreibungen zu generieren. Experimente zeigen die Bedeutung rekursiver Architekturen für die Generierung von Segmentbeschreibungen und Videozusammenfassungen. Darüber hinaus können die von diesem Modell generierten hierarchischen Videountertitel die Wirkung langer Videofragen und -antworten basierend auf dem EgoSchema-Datensatz erheblich verbessern.Alles in allem zeigt das Video ReCap-Modell mit seinen effizienten Untertitelgenerierungsfunktionen und der hierarchischen Struktur ein großes Potenzial für das Verständnis und die Anwendung von Videos und bietet neue Richtungen und technische Unterstützung für Forschung und Entwicklung in verwandten Bereichen. Durch die Open-Source-Funktion wird es auch für mehr Forscher und Entwickler einfacher, sich zu beteiligen und gemeinsam den Fortschritt und die Verbesserung dieser Technologie voranzutreiben.