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漫画密探：漫画自动生成转录
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了多模态漫画补充任务，设计了基于大规模语言模型的方法MCoT来挖掘漫画中的事件知识，并建立了包含两种语言的M2C基准数据集。同时，提出了基线方法FVP-M^2，通过视觉提示支持漫画补充任务。实验结果表明FVP-M^2方法在多模态漫画补充任务中有效。
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关键要点
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多模态漫画分析通过引入视觉和文本特征提高了对漫画的理解度。
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手绘漫画存在缺失的文本内容，影响人类理解。
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本研究提出了多模态漫画补充任务，旨在解决文本缺失问题。
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设计了基于大规模语言模型的方法 MCoT 来挖掘漫画中的事件知识。
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建立了包含两种语言的 M2C 基准数据集。
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提出了基线方法 FVP-M^2，通过细粒度的视觉提示支持漫画补充任务。
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实验结果表明 FVP-M^2 方法在多模态漫画补充任务中有效。
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