Multi-Modal Retrieval Augmented Visual Understanding and Generation
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
This paper presents a doctoral research focusing on integrating Retrieval-Augmented Generation (RAG) into video-related multimodal tasks. Existing RAG studies predominantly target text, images, or tabular data, overlooking the unique value of video as a knowledge carrier. We address this gap by: 1) proposing AdaVideoRAG, a framework that adaptively allocates retrieval strategies based on query complexity for long-video understanding; 2) developing REViG (RAG-Enhanced Video Generation) to optimize prompt engineering via retrieved knowledge for controllable video synthesis; 3) constructing the UltraVideo dataset (UHD-4K/8K resolution, 100+ themes, 10 structured captions per video) and HiVU/HiVG benchmarks to evaluate RAG-driven video tasks. Experiments validate the effectiveness of our methods, and we outline future plans to unify video understanding and generation through Agentic RAG for AGI-oriented research.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Multi-Modal Retrieval Augmented Visual Understanding and Generation
- Date Crossref
- 27/10/2025
- Éditeur
- ACM
- Type
- proceedings-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Les institutions déclarées
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.