本文介绍了Video ReCap模型，这是一个开源的视频字幕生成技术，它能够生成分层视频字幕，涵盖从1秒到2小时不等的视频长度。该模型采用递归视频语言架构，包含视频编码器、视频-语言对齐和递归文本解码器三个核心模块，能够在不同时间长度和抽象层级上理解视频内容，并生成精确且层次丰富的描述。 其递归架构在生成段落描述和视频摘要方面展现出显着优势，并能提升长视频问答效果，为视频理解和内容生成领域带来了新的突破。
Video ReCap模型是一项开源的视频字幕生成技术，能够处理从1秒到2小时的视频，并在不同层级上生成分层视频字幕。通过使用递归视频语言架构，包括视频编码器、视频-语言对齐和递归文本解码器三大模块，该模型能够在不同的时间长度和抽象层级上理解视频，并生成精确且层次丰富的视频描述字幕。实验证明递归架构对于生成段描述和视频摘要的重要性。此外，通过该模型生成的分层视频字幕还能显着提升基于EgoSchema数据集的长视频问答效果。总而言之，Video ReCap模型凭借其高效的字幕生成能力和分层结构，在视频理解和应用方面展现出巨大的潜力，为相关领域的研究和发展提供了新的方向和技术支持。其开源特性也方便了更多研究者和开发者参与其中，共同推动该技术的进步与完善。