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📷 CVPR2025 · 2 篇论文解读
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- Harnessing Frozen Unimodal Encoders for Flexible Multimodal Alignment
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提出一种新的视觉-语言对齐框架:冻结预训练好的单模态视觉编码器(DINOv2)和语言编码器(All-Roberta-Large),仅训练轻量MLP投影层实现多模态对齐,以20倍数据缩减和65倍计算缩减达到了CLIP级别甚至超越的性能。
- SMTPD: A New Benchmark for Temporal Prediction of Social Media Popularity
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构建首个时间对齐的社交媒体流行度时序预测基准SMTPD(282K YouTube样本,30天连续观测),并提出基于多模态特征提取+LSTM时序回归的baseline框架,发现早期流行度(EP)是准确预测后续流行度的关键。