StreamMind:解锁全帧率流媒体视频实时理解新路径
随着基础大模型能力的不断提升,智能助手等真实世界应用对实时视频处理提出了更高的要求。然而,现有方法在高帧率视频流处理上效率低下,难以满足实时感知与响应的需求。近日,微软亚洲研究院联合南京大学提出的 StreamMind 系统,通过事件感知特征提取器(EPFE)
视频 解锁 流媒体 流媒体视频 streammind 2025-04-12 17:28 4
随着基础大模型能力的不断提升,智能助手等真实世界应用对实时视频处理提出了更高的要求。然而,现有方法在高帧率视频流处理上效率低下,难以满足实时感知与响应的需求。近日,微软亚洲研究院联合南京大学提出的 StreamMind 系统,通过事件感知特征提取器(EPFE)
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随着大型语言模型(LLMs)技术的飞速发展,我们正见证着视频语言模型(Video-LLMs)这一新兴领域的崛起。通过将视频数据与语言任务巧妙结合,我们推动了多模态学习的边界,解锁了前所未有的交互体验。然而,尽管取得了诸多进展,当前的视频理解模型在处理长视频序列