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生成视觉叙述：以每秒一帧的速率对视频帧进行采样。然后使用建立在Vicuna-V1-13B 的LLaMA-V1-13B模型的fine-tuned检查点LLaVA v1.0对每帧进行标题标注。检索功能利用向量存储：通过使用OpenAI的text-embedding-ada-002将每个视频的视觉叙述（标题和摘要）进行嵌入。将视频整合成共同的主题：提供用户视频收藏中主题的摘要。提示包括一个功能指令，然后是画廊视频的视觉叙述。然后将此提示发送到LLM以生成概览，随后在聊天界面中呈现给用户进行审阅。基于用户的所有视频进行视频编辑创意：提示结构以功能指令开头。如果提供了创意指导，会在提示中包含用户的创意指导，以引导头脑风暴。根据用户提供的叙述在序列中剪辑视频片段：与以前的功能不同，它只影响时间轴上的视频。与头脑风暴类似，系统会检查用户提供的叙述中是否有任何创意指导。 4⃣LAVE应用构建： LAVE系统实现为全栈Web应用程序。前端UI采用React.js开发，而后端服务器采用Flask。对于LLM推理，主要使用OpenAI的最新GPT-4模型。然而，为了将行动计划映射到功能，使用了gpt-4-0613检查点，专门针对函数调用的使用进行了微调。论文地址：

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