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Jingwei Liu, Ling Yang, Hao Luo, Fan Wang, Hongyan Li, Mengdi Wang
Describir
Este artículo aborda la conversión de artículos de investigación en resúmenes de video estructurados. Para abordar las limitaciones de los modelos de generación de video de vanguardia (ventana de contexto limitada, restricciones de duración fija, diversidad de estilos limitada e incapacidad para representar conocimiento específico del dominio), proponemos Preacher, el primer sistema de agente "de papel a video". Preacher descompone, resume y reconstruye artículos mediante un enfoque descendente y sintetiza diversos segmentos de video en resúmenes coherentes mediante generación de video ascendente. Definimos escenas clave para alinear representaciones intermodales e introducimos la Cadena de Pensamiento Progresiva (CDP) para una planificación iterativa detallada. Generamos con éxito resúmenes de video de alta calidad en cinco áreas de investigación, demostrando una experiencia que supera los modelos de generación de video existentes. El código estará disponible en https://github.com/GenVerse/Paper2Video .
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Proponemos un nuevo sistema de agente, Preacher, que supera las limitaciones de los modelos de generación de video existentes, como ventanas de contexto limitadas, duración de video fija y diversidad de estilos limitada.
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Convierta eficazmente el contenido principal de un artículo en un vídeo combinando enfoques de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba.
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Alinee representaciones intermodales y realice una planificación granular utilizando la cadena de pensamiento progresiva (P-CoT).
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ÉXito en la generación de resúmenes en vídeo de alta calidad en una variedad de campos de investigación.
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Garantizar la reproducibilidad y expansibilidad de la investigación mediante la divulgación de código fuente abierto.
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Limitations:
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Posible falta de métricas y análisis específicos para evaluar el desempeño del sistema Preacher.
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Se necesita una mayor validación del desempeño de la generalización en varios campos de investigación.
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Pueden existir limitaciones de aplicabilidad y rendimiento para artículos con terminología extremadamente compleja o especializada.
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Posible falta de análisis de errores y sesgos que pueden ocurrir durante el proceso de creación del vídeo
