视频大模型

HuM-Eval: A Coarse-to-Fine Framework for Human-Centric Video Evaluation

HuM-Eval: 一种以人为中心的视频评估框架

Bingzi Zhang, Kaisi Guan, Ruihua Song

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学北京校区人工智能学院） 纠错

专题命中 视频数据与评测 ：video generation(abstract)；text-to-video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出HuM-Eval框架，通过粗到细策略评估生成视频中的人体运动质量，实验显示其在人体相关性上达到58.2%的平均值，优于现有方法。

Comments Accepted to the 2026 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME 2026)

OmniVTG: A Large-Scale Dataset and Training Paradigm for Open-World Video Temporal Grounding

OmniVTG：一种大规模数据集和开放世界视频时间定位的训练范式

Minghang Zheng, Zihao Yin, Yi Yang, Yuxin Peng, Yang Liu

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王轩计算机技术研究所） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室） ； Central Media Technology Institute, Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司中央媒体技术研究所） ； PKU-WUHAN Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学武汉人工智能研究所） 纠错

专题命中 视频数据与评测 ：video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出OmniVTG数据集和Self-Correction Chain-of-Thought训练范式，通过语义覆盖迭代扩展管道构建大规模数据集，并利用多模态大语言模型的密集描述能力提升视频时间定位性能。

Comments CVPR 2026