OpenS2V-5M

OpenS2V-5M是一个百万级的主题到视频生成数据集，旨在为主题到视频生成建立基础设施，从而赋能社区。

OpenS2V-5M is a million-scale topic-to-video generation dataset, designed to build foundational infrastructure for topic-to-video generation and thereby empower the community.

原始信息汇总

OpenS2V-Nexus 数据集概述

数据集基本信息

• 名称: OpenS2V-Nexus
• 类型: 视频生成数据集与评测基准
• 许可证: Apache 2.0
• 发布机构: PKU-YuanGroup
• 论文链接: arXiv论文
• 项目主页: OpenS2V-Nexus官网

核心组成部分

1. OpenS2V-Eval

   • 细粒度评测基准
   • 包含180个开放域主题-文本对（80个真实样本+100个合成样本）
   • 提出3个与人类感知对齐的自动评测指标

2. OpenS2V-5M

   • 百万级视频数据集
   • 包含510万高质量常规数据 + 35万Nexus数据
   • 数据形式：主题-文本-视频三元组

数据集特点

• 领域覆盖: 开放域 + 人类域
• 数据规模: 总计545万条数据
• 创新点:
  • Nexus数据通过GPT-Image-1和跨视频关联构建
  • 针对主题到视频生成的三大核心挑战设计

相关资源

• 数据集下载:
  • OpenS2V-5M
  • OpenS2V-Eval
• 评测结果:
  • Leaderboard
  • 采样视频

应用场景

• 主题到视频生成模型训练
• 视频生成模型评测
• 生成模型能力研究

相关项目

• Open-Sora Plan
• ConsisID
• MagicTime
• ChronoMagic-Bench

引用格式

BibTeX @article{yuan2025opens2v, title={OpenS2V-Nexus: A Detailed Benchmark and Million-Scale Dataset for Subject-to-Video Generation}, author={Yuan, Shenghai and He, Xianyi and Deng, Yufan and Ye, Yang and Huang, Jinfa and Ma Chongyang and Luo, Jiebo and Yuan, Li}, journal={arXiv preprint arXiv}, year={2025} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

OpenS2V-5M数据集作为主题到视频生成领域的重要基础设施，其构建过程体现了严谨的科学方法论。研究团队通过多模态数据融合技术，整合了510万条开放域主题-文本-视频三元组数据，其中包含35万条采用GPT-Image-1和跨视频关联技术构建的Nexus核心数据。数据采集过程严格遵循质量控制标准，采用先进的计算机视觉算法进行自动筛选，辅以人工校验确保数据质量。该数据集特别注重解决主题到视频生成的三大核心挑战，通过创新的数据增强策略提升了数据的多样性和覆盖范围。

特点

OpenS2V-5M数据集在主题到视频生成领域展现出显著的特征优势。其海量规模包含510万高质量样本，覆盖广泛的开放域场景，为模型训练提供了充分的语义空间。数据集创新性地划分了常规数据和Nexus数据两大类别，后者专门针对主题保持、动作连贯性和场景一致性等关键问题设计。每个样本都经过严格的质量评估，确保视频清晰度、主题相关性和文本对齐度达到研究级标准。数据集还特别注重多模态对齐，为每段视频提供精确的文本描述和主题标注。

使用方法

该数据集的使用遵循标准化流程，研究者可通过Hugging Face平台直接下载完整数据集或指定子集。数据集采用分层存储结构，包含原始视频、预处理特征和元数据标注文件。为方便使用，团队提供了详细的数据加载脚本和预处理指南，支持PyTorch等主流深度学习框架。数据集特别设计了兼容性接口，可无缝衔接各类视频生成模型的训练流程。对于特定研究需求，用户可参考项目文档中的数据处理指南，对自定义视频进行标准化处理并集成到现有数据体系中。数据集还提供评估基准和可视化工具，方便研究者进行模型性能分析。

背景与挑战

背景概述

OpenS2V-5M数据集由北京大学YuanGroup团队于2025年发布，旨在推动主题到视频生成（Subject-to-Video Generation）领域的研究。该数据集包含510万高质量的主题-文本-视频三元组，其中35万为Nexus数据，通过GPT-Image-1和跨视频关联构建，致力于解决主题到视频生成中的核心挑战。OpenS2V-5M不仅为研究者提供了丰富的训练资源，还通过其配套的OpenS2V-Eval基准测试，为模型评估提供了新的自动度量标准，显著提升了该领域的标准化水平。

当前挑战

OpenS2V-5M数据集在构建和应用中面临多重挑战。在领域问题方面，主题到视频生成需解决主题一致性、视频流畅性和内容多样性等核心问题，而现有模型在这些方面的表现仍有待提升。在构建过程中，数据收集与标注的规模和质量控制是一大挑战，尤其是如何确保视频内容与主题的高度相关性。此外，跨视频关联的复杂性以及数据隐私问题也为数据集的构建增加了难度。这些挑战需要通过更先进的算法和更严格的数据管理来解决。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉与生成式人工智能领域，OpenS2V-5M数据集为研究者提供了丰富的主题到视频生成（Subject-to-Video Generation）研究素材。该数据集包含510万高质量的主题-文本-视频三元组，特别适合用于训练和评估生成模型在保持主题一致性的同时生成多样化视频内容的能力。其经典使用场景包括开发能够根据单一主题图像和文本描述生成连贯视频的深度学习模型，例如在影视预可视化、广告创意生成等需要高度可控视频合成的领域。

实际应用

该数据集的实际应用价值体现在多个产业场景中。在数字内容创作领域，可支持一键式视频广告生成系统；在教育科技中，能实现历史人物或科学概念的动态可视化；在电子商务平台，可自动化生成商品展示视频。特别是其包含的35万Nexus数据，通过GPT-Image-1构建的跨视频关联，显著提升了生成内容在品牌标识保持、产品特征一致性等商业关键指标上的表现。

衍生相关工作

基于OpenS2V-5M数据集已衍生出多项重要研究工作，包括PKU-YuanGroup团队开发的ConsisID身份保持视频生成框架、MagicTime时序视频生成模型等。这些工作通过利用数据集的规模优势，在主题特征解耦、时序一致性建模等方向取得突破。数据集还支撑了ChronoMagic-Bench等评估基准的建立，推动了文本到时序视频生成技术的标准化进程。相关成果发表在计算机视觉顶级会议并形成开源工具链。