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TimeThink: Reasoning with Time for Video LLMs

TimeThink：用于视频语言模型的时间推理

Handong Li, Longteng Guo, Zikang Liu, Dongze Hao, Yepeng Tang, Zijia Zhao, Jie Jiang, Zhiwei Jin, Chen Chen, Haonan Lu, Jing Liu

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； OPPO AI Center, OPPO Inc.（OPPO公司OPPO人工智能中心） 纠错

AI总结 研究视频推理中模型发现时间证据的问题，提出TimeThink框架，将时间线索步骤作为优化原语，引入奖励和优化目标，构建数据集，实验表明该框架提升了时间定位和推理性能。

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Perceiving Better Moments: Cover Frame Reselection and Enhancement for Live Photos with the Live2K Dataset

感知美好瞬间：利用Live2K数据集进行动态照片的封面帧重新选择与增强

Junyu Lou, Kai Chen, Weiyi You, Hui Zeng, Lei Zhang, Shuhang Gu

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 针对动态照片封面与视频帧质量差距问题，定义LPRE任务，利用动态照片内线索，构建Live2K数据集并开发统一基线，为动态照片增强研究建立首个基准。

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ExpoMotion: A Large-Scale Benchmark and A Householder Projection Network for Multi-Exposure Fusion

ExpoMotion：用于多曝光融合的大规模基准和豪斯霍尔德投影网络

Yao Liu, Lishen Qu, Shihao Zhou, Jie Liang, Hui Zeng, Yabin Peng, Huipeng Lin, Lei Zhang, Jufeng Yang

机构 * Nankai International Advanced Research Institute (SHENZHEN·FUTIAN)（南开大学国际研究院（深圳·福田）） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； College of Computer Science, Nankai University（南开大学计算机科学学院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

AI总结 针对多曝光融合中运动重影及高质量动态基准稀缺问题，提出ExpoMotion基准，含多样序列和图像及高保真真值。还提出豪斯霍尔德正交投影网络，通过变换解耦多帧对齐，实验验证了其有效性。

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