Harnessing the Capabilities of OpenAI’s CLIP and RNN for Visual Sequence Understanding in Film Editing
Notice bibliographique
Résumé
Using OpenAI’s Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP) and Recurrent Neural Network (RNN) technology, this study develops a novel approach to video editing. Our proposed workflow, which consists of three primary techniques, alters the use of visual order information in film editing. Story speed, scene selection, and CLIP’s multimodal comprehension are all enhanced when RNN’s time analysis is applied in tandem with it. To locate pertinent visual content using semantic matching and textual descriptions, Scene Retrieval and Semantic Matching (SRSM) first use CLIP. To find the optimal pace for film sequences, the second technique, TAPO, employs recurrent neural networks (RNNs) to analyze how time evolves. The third application that creates music to match the atmosphere of movie sequences is Adaptive Soundtrack Generation (ASG). These techniques, when used, make the experience of going to the movies more enjoyable for everyone. Our approach is clearly superior to the conventional methods of film editing, as demonstrated by our comprehensive study. Emotional impact, narrative coherence, audience happiness, immersion, and anticipation value were all highly rated, indicating that viewers were highly engaged. Its entertaining qualities have also garnered rave reviews. These figures suggest that our innovative approach to film editing has the potential to shake up the industry with its innovative features.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».