视频大模型

NarrLV: Towards a Comprehensive Narrative-Centric Evaluation for Long Video Generation

NarrLV: 向长视频生成的综合性叙事导向评估迈进

X. Feng, H. Yu, M. Wu, S. Hu, J. Chen, C. Zhu, J. Wu, X. Chu, K. Huang

机构 * UCAS ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； AMAP, Alibaba Group（阿里云实验室） ； NTU（国立科技大学） ； PKU（北京大学） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：video generation(title,abstract)；long video(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 NarrLV是首个针对长视频生成模型的综合性叙事评估基准，通过引入时间叙事原子和基于MLLM的评估指标，全面评估模型在叙事表达上的能力。

Comments Project Page: https://amap-ml.github.io/NarrLV-Website/

SpatialMem: Metric-Aligned Long-Horizon Video Memory for Language Grounding and QA

SpatialMem: 用于语言定位和问答的度量对齐长周期视频记忆

Xinyi Zheng, Yunze Liu, Chi-Hao Wu, Fan Zhang, Hao Zheng, Wenqi Zhou, Walterio W. Mayol-Cuevas, Junxiao Shen

机构 * University of Bristol（布里斯托大学） ； Memories.ai Research（Memories.ai研究院） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SpatialMem通过构建度量对齐的空间支架，实现长周期视频记忆的可解释检索与问答，支持语言引导的检索和离线导航任务。

StreamWise: Serving Multi-Modal Generation in Real-Time at Scale

StreamWise: 实时大规模多模态生成服务

Haoran Qiu, Gohar Irfan Chaudhry, Chaojie Zhang, Íñigo Goiri, Esha Choukse, Rodrigo Fonseca, Ricardo Bianchini

机构 * Microsoft Azure Research（微软Azure研究院） ； MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：video generation(abstract)

AI总结 StreamWise通过实时播客视频生成，整合LLM、文本转语音和视频音频生成，实现高效多模态实时服务，兼顾延迟、成本和质量。