[Paper] TimeLens: 멀티모달 LLMs와 함께하는 Video Temporal Grounding 재고찰
이 논문은 새로운 방법을 제시하는 것이 아니라, 비디오 시간적 그라운딩(VTG)을 위한 직관적이고 점진적이며 필수적인 베이스라인을 설정합니다.
이 논문은 새로운 방법을 제시하는 것이 아니라, 비디오 시간적 그라운딩(VTG)을 위한 직관적이고 점진적이며 필수적인 베이스라인을 설정합니다.
Non-parametric quantization은 파라미터 효율성과 대규모 코드북에 대한 확장성 때문에 많은 주목을 받아왔습니다. 이 논문에서는 ...
우리는 CRISP를 소개한다. 이 방법은 단안 비디오에서 시뮬레이션 가능한 인간 동작과 장면 기하학을 복원한다. 인간‑장면 공동 재구성에 대한 이전 연구는 reli...
Universal transformers (UTs)는 ARC-AGI와 Sudoku와 같은 복잡한 추론 작업에 널리 사용되어 왔지만, 그들의 성능 향상의 구체적인 원천은 r...
최근 3D 생성 모델링의 발전으로 생성 현실감이 크게 향상되었지만, 이 분야는 여전히 기존 표현 방식에 의해 제약을 받고 있습니다, w...
비디오 파운데이션 모델은 시각적으로 현실적이고 시간적으로 일관된 콘텐츠를 생성하지만, world simulators로서의 신뢰성은 그것들이 p를 포착하는지 여부에 달려 있습니다.
최근 휴머노이드 로봇의 발전으로 백플리핑, 달리기, 기어가기 등 민첩한 locomotion 기술이 가능해졌다. 그러나 아직도 휴머노이드에게는 도전적인 과제로 남아 있다.
최근 audio language models는 긴 대화를 따라갈 수 있습니다. 그러나 emotion-aware 또는 spoken dialogue summarization에 대한 연구는 데이터 부족으로 제한됩니다.
확률적 최적화는 현대 머신러닝의 기본이다. 최근 연구는 경량‑t…
병원은 이질적인 임상 및 운영 데이터의 증가하는 양을 활용하여 중요한 사건을 효과적으로 예측할 수 있는 자동화된 시스템이 부족합니다. 초기 아이...
멀티 토큰 생성은 트랜스포머 기반 대형 모델 추론을 가속화하기 위한 유망한 패러다임으로 부상했습니다. 최근 연구들은 주로 디퓨전을 탐구하고 있습니다.
우리는 VASA-3D, audio‑driven, single‑shot 3D head avatar generator를 제안한다. 이 연구는 두 가지 주요 과제에 도전한다: 미묘한 표정 디테일을 포착하는 것.