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大模型视频理解—从关键帧提取到长视频时序推理的技术演进.docx
资料介绍
大模型视频理解——从关键帧提取到长视频时序推理的技术演进
——2026年视频大模型技术原理、架构设计与前沿进展
一、引言
视频理解是2026年多模态大模型领域最具挑战性和应用潜力的方向之一。视频具有时间维度，涉及场景变化、动作序列、因果推理等复杂信息。从Sora的视频生成到TempR1的视频时序理解，视频大模型技术正在快速发展。CVPR 2026收录了多篇视频理解的重要论文，包括ReMoRa（基于精炼运动表示的长视频理解）、FlexMem（基于视觉记忆机制的长视频理解）等。本文系统梳理视频大模型的技术原理、架构设计和前沿进展。
二、视频理解的核心挑战
2.1 时间维度
视频处理的核心挑战在于时间维度：视频是连续的帧序列，帧与帧之间存在时间依赖关系。理解视频不仅需要理解单帧的内容，还需要理解帧之间的变化和因果关系。
2.2 计算复杂度
全量帧处理的计算成本极高。一个1小时的1080P视频（30fps）包含108000帧，即使每帧压缩为少量Token，总Token数也远超LLM的上下文窗口。
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| 大模型视频理解—从关键帧提取到长视频时序推理的技术演进.docx | 38K |
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