論文の概要: A Survey on Generative AI and LLM for Video Generation, Understanding, and Streaming
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16038v1
- Date: Tue, 30 Jan 2024 14:37:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 11:49:01.943863
- Title: A Survey on Generative AI and LLM for Video Generation, Understanding, and Streaming
- Title（参考訳）: 映像生成・理解・ストリーミングのための生成AIとLLMに関する調査
- Authors: Pengyuan Zhou, Lin Wang, Zhi Liu, Yanbin Hao, Pan Hui, Sasu Tarkoma, Jussi Kangasharju,
- Abstract要約: 生成人工知能(Generative AI)と大規模言語モデル(LLM)は、ビデオ技術の分野を変えつつある。
この論文は、高度にリアルなビデオ制作におけるこれらの技術の革新的利用を強調している。
ビデオストリーミングの分野では、LLMがより効率的でユーザ中心のストリーミング体験にどのように貢献するかを論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.082980156232086
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper offers an insightful examination of how currently top-trending AI technologies, i.e., generative artificial intelligence (Generative AI) and large language models (LLMs), are reshaping the field of video technology, including video generation, understanding, and streaming. It highlights the innovative use of these technologies in producing highly realistic videos, a significant leap in bridging the gap between real-world dynamics and digital creation. The study also delves into the advanced capabilities of LLMs in video understanding, demonstrating their effectiveness in extracting meaningful information from visual content, thereby enhancing our interaction with videos. In the realm of video streaming, the paper discusses how LLMs contribute to more efficient and user-centric streaming experiences, adapting content delivery to individual viewer preferences. This comprehensive review navigates through the current achievements, ongoing challenges, and future possibilities of applying Generative AI and LLMs to video-related tasks, underscoring the immense potential these technologies hold for advancing the field of video technology related to multimedia, networking, and AI communities.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、現在最先端のAI技術であるジェネレーティブ人工知能(ジェネレーティブAI)と大規模言語モデル(LLM)が、ビデオ生成、理解、ストリーミングを含むビデオ技術の分野をどう変えているかについて、洞察に富んだ検証を行う。
これは、現実世界のダイナミクスとデジタル創造のギャップを埋める大きな飛躍となる、非常にリアルなビデオ制作におけるこれらの技術の革新的な利用を強調している。
また、ビデオ理解におけるLLMの高度な能力についても検討し、視覚コンテンツから意味のある情報を抽出し、ビデオとのインタラクションを強化する効果を実証した。
ビデオストリーミングの分野では、LLMがより効率的でユーザ中心のストリーミング体験にどのように貢献し、個々の視聴者の好みにコンテンツ配信を適用するかについて論じる。
この包括的なレビューは、ビデオ関連のタスクにジェネレーティブAIとLLMを適用することの現在の成果、進行中の課題、そして将来の可能性を通じて、これらの技術がマルチメディア、ネットワーキング、AIコミュニティに関連するビデオ技術分野を前進させる潜在可能性を強調している。
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