该研究利用神经网络诱导的文本视觉语义嵌入空间，将查询相关汇总作为视频帧子集选择问题进行提出，该方法在多个方面优于先前的技术，并引入具有多样性和查询特定相关性标签的新数据集进行模型训练和测试。

May, 2017

本文提出了一种基于用户偏好查询的视频摘要模型，并利用基于概念注释的评估方法来解决视频摘要的性能评价问题。

Jul, 2017

本文提出了基于因果关系的视频摘要器（CVS），它采用了概率编码器和概率解码器来有效地捕捉视频和查询之间的交互信息，从而提高了多模态视频摘要的精度。与现有的方法相比，CVS 的准确度提高了 5.4％，F 1 - 得分提高了 4.92％。

Jul, 2023

基于对人类生成的视频摘要的洞察，本论文提出了一种新的视频摘要方法，该方法利用条件建模的视角，引入多个有意义的随机变量和联合分布来刻画视频摘要的关键组成部分，并利用辅助分布改进模型的训练。设计了条件注意力模块来减轻多模态输入可能导致的性能下降，该方法融合了以上创新设计选择，旨在缩小人工生成和机器生成视频摘要之间的差距。大量实验证明该方法优于现有方法，并在常用视频摘要数据集上实现了最先进的性能。

Nov, 2023

视频摘要是一个至关重要的研究领域，旨在从当今海量视频内容中高效浏览和检索相关信息。尽管视频摘要的重要性，缺乏多样化和有代表性的数据集阻碍了算法的全面评估和基准测试。为了克服数据稀缺的挑战并改进评估，我们提出了一种利用视频数据结构和信息生成信息摘要的无监督方法。此外，我们还引入了一种专门用于视频摘要的创新评估流程。实验结果表明，我们的无需训练的框架优于现有的无监督方法，并与最先进的监督方法取得竞争性结果。

Apr, 2024

该论文将视频摘要提出了内容为基础的推荐问题，使用可扩展的深度神经网络在显式建模的片段和视频上进行预测，通过场景和动作识别来寻找视频理解任务不同方面之间的相关性，同时讨论音频和视觉特征在总结任务中的影响，并通过数据增强和多任务学习来防止模型过度拟合。该模型最终在 ICCV 2019 CoView Workshop Challenge Track 中获得第一名。

Oct, 2019

本文介绍了一种基于概率模型的自动视频摘要算法，可以根据用户查询关键词和视频内容的重要性综合考虑来选择关键镜头并生成视频摘要，适用于搜索引擎等应用。

Jul, 2016

本文介绍了一种基于深度神经网络的视频摘要方法，该方法使用了多模态自监督学习框架，该框架可以在不需要大规模标注数据的情况下，通过视频与文本之间的语义一致性来获取视频的语义表示，并提出了一种渐进式摘要方法。实验表明，该方法的排名相关系数和 F 分数均优于现有视频摘要方法。

Jan, 2022

本文介绍 IntentVizor，一种基于多模态查询的交互式视频摘要框架。通过使用我们所提出的一系列意图，我们设计了一个新型交互式视觉分析界面，并使用 GSE-GCN 来提高视频理解的摘要质量。我们针对两个基准数据集进行了实验，并与现有方法进行了比较，验证了该框架的有效性。

Sep, 2021

通过使用大型语言模型作为引导，本文提出了一种新颖的自监督视频摘要框架，通过生成视频帧的字幕，并将其合成为文本摘要，衡量帧字幕和文本摘要之间的语义距离，最终选择与文本摘要相似的帧来生成摘要视频。该方法在视频摘要任务中取得了有竞争力的结果，并为视频摘要领域开辟了新的道路。

May, 2024