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ZeroI2V：从图像到视频的零成本预训练 Transformer 适应
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种基准线，利用预训练的I-VL模型进行视频理解任务的最小化训练，并将视频相关任务转化为预训练目标相同的格式。在10个公共基准测试中，实现了与现有方法相当或最新的性能。同时，进行了广泛的消融研究以分析关键组件以及与静态图像和视频之间的差距。
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关键要点
- 研究提出了一种基准线，利用预训练的I-VL模型进行视频理解任务的最小化训练。
- 视频相关任务被转化为与预训练目标相同的格式。
- 在10个公共基准测试中，取得了与现有方法相当或最新的性能。
- 进行了广泛的消融研究，以分析关键组件。
- 研究探讨了静态图像和视频之间的差距。
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