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VidVec:纯文本优化实现零样本视频文本检索

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AI 综述

Issar Tzachor、Dvir Samuel、Rami Ben-Ari 提出 VidVec,一种不需要视频文本配对数据的纯文本优化方法:把预训练多模态大语言模型(MLLM)的中间层嵌入与校准后的 MLLM 头结合,零样本完成视频文本检索。 该方法用密集视频描述和短摘要做文本对齐。作者称,其效果超过使用视频文本配对监督训练的版本,并在常见视频文本检索基准上取得当前最优性能。

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报道时间线

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11月4日
  1. arXiv · cs.AI
    VidVec:用纯文本优化释放视频 MLLM 嵌入的视频文本检索能力

    VidVec 提出一种无需配对多模态数据的纯文本优化方法,把预训练多模态大语言模型(MLLM,Multimodal Large Language Model)的中间层嵌入与校准后的 MLLM 头结合,零样本即可完成视频文本检索。该方法用密集视频描述和短摘要做文本对齐,效果超过使用视频文本配对监督训练的版本,并在常见视频文本检索基准上取得当前最优性能。

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