TIP-I2V

TIP-I2V是一个包含超过170万条用户提供的文本和图像提示的数据集，用于图像到视频生成。除了提示外，该数据集还包括由五个最先进的图像到视频生成模型生成的视频。TIP-I2V有助于开发更好和更安全的图像到视频生成模型。TIP-I2V is a dataset containing over 1.7 million user-provided text and image prompts for image-to-video generation. In addition to the prompts, the dataset also includes videos generated by five state-of-the-art image-to-video generation models. TIP-I2V contributes to the development of better and safer image-to-video generation models.

原始信息汇总

TIP-I2V 数据集概述

数据集简介

TIP-I2V 是一个包含超过 170 万条独特用户提供的文本和图像提示的数据集，旨在支持图像到视频生成模型的开发。该数据集不仅包含提示信息，还包括由五种最先进的图像到视频生成模型（Pika, Stable Video Diffusion, Open-Sora, I2VGen-XL, 和 CogVideoX-5B）生成的视频。

数据集组成

• 文本和图像提示：包含超过 170 万条用户提供的文本和图像提示。
• 生成的视频：由五种最先进的图像到视频生成模型生成的视频。

数据集统计

• 总数据量：超过 170 万条文本和图像提示。
• 视频生成模型：Pika, Stable Video Diffusion, Open-Sora, I2VGen-XL, 和 CogVideoX-5B。

数据下载

文本和图像提示

• 全量提示：约 13.4G
• 100k 子集提示：约 0.8G
• 10k TIP-Eval 提示：约 0.08G

嵌入向量

• 全量文本嵌入：约 21G
• 全量图像嵌入：约 3.5G
• 100k 子集文本嵌入：约 1.2G
• 100k 子集图像嵌入：约 0.2G
• 10k TIP-Eval 文本嵌入：约 0.1G
• 10k TIP-Eval 图像嵌入：约 0.02G

未压缩图像提示

• 全量未压缩图像提示：约 1T
• 100k 子集未压缩图像提示：约 69.6G
• 10k TIP-Eval 未压缩图像提示：约 6.5G

生成的视频

• 全量视频（Pika 生成）：约 1T
• 100k 子集视频：
  • Pika 生成：约 57.6G
  • Stable Video Diffusion 生成：约 38.9G
  • Open-Sora 生成：约 47.2G
  • I2VGen-XL 生成：约 54.4G
  • CogVideoX-5B 生成：约 36.7G
• 10k TIP-Eval 视频：
  • Pika 生成：约 5.8G
  • Stable Video Diffusion 生成：约 3.9G
  • Open-Sora 生成：约 4.7G
  • I2VGen-XL 生成：约 5.4G
  • CogVideoX-5B 生成：约 3.6G

许可证

TIP-I2V 数据集的提示和视频采用 CC BY-NC 4.0 许可证。

引用

@article{wang2024tipi2v, title={TIP-I2V: A Million-Scale Real Text and Image Prompt Dataset for Image-to-Video Generation}, author={Wang, Wenhao and Yang, Yi}, booktitle={arXiv preprint arXiv:2411.04709}, year={2024} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在图像到视频生成领域，TIP-I2V数据集的构建方式独具匠心。该数据集汇集了超过170万条独特的用户提供的文本和图像提示，这些提示不仅涵盖了广泛的主题，还包含了由五种最先进的图像到视频生成模型（Pika, Stable Video Diffusion, Open-Sora, I2VGen-XL, 和 CogVideoX-5B）生成的视频。这种多模态数据的整合，旨在为图像到视频生成模型的研究提供丰富的资源和基准。

特点

TIP-I2V数据集的显著特点在于其规模和多样性。首先，数据集包含了超过170万条独特的文本和图像提示，这为模型训练提供了海量的数据支持。其次，数据集不仅包含原始的文本和图像提示，还提供了由五种不同模型生成的视频，这使得研究人员可以进行多角度的性能评估和模型对比。此外，数据集的多样性体现在其涵盖的主题广泛，从日常生活到专业领域，几乎无所不包。

使用方法

TIP-I2V数据集的使用方法灵活多样。用户可以通过Hugging Face平台下载不同规模的数据子集，包括全集、100k子集和10k评估子集，以满足不同研究需求。数据集提供了文本和图像提示的嵌入文件，方便用户进行快速的数据加载和处理。此外，数据集还提供了未压缩的图像提示和生成的视频文件，用户可以根据需要选择下载。通过这些丰富的数据资源，研究人员可以进行深入的图像到视频生成模型的训练和评估。

背景与挑战

背景概述

TIP-I2V数据集由Wang Wenhao和Yi Yang教授于2024年创建，是首个包含超过170万条用户提供的文本和图像提示的数据集。该数据集不仅收录了这些提示，还包含了由五种最先进的图像到视频生成模型（Pika, Stable Video Diffusion, Open-Sora, I2VGen-XL, 和 CogVideoX-5B）生成的视频。TIP-I2V的推出旨在推动图像到视频生成模型的进一步发展和安全性提升，对相关领域的研究具有重要影响。

当前挑战

TIP-I2V数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，收集和处理如此大规模的文本和图像提示数据是一项巨大的工程任务，涉及数据清洗、标注和存储等多个环节。其次，生成高质量的视频需要依赖于多种先进的图像到视频生成模型，这些模型的性能和稳定性对数据集的质量有直接影响。此外，数据集的存储和传输也是一个重要挑战，特别是对于包含大量视频文件的完整数据集，其存储需求高达1TB，对存储和网络资源提出了高要求。

常用场景

经典使用场景

在图像到视频生成领域，TIP-I2V数据集的经典使用场景主要集中在模型训练与评估。该数据集提供了超过170万条独特的用户提供的文本和图像提示，以及由五种最先进的图像到视频生成模型生成的视频。这些丰富的数据资源使得研究人员能够训练和验证新的图像到视频生成模型，从而推动该领域的技术进步。

实际应用

在实际应用中，TIP-I2V数据集被广泛用于开发和优化图像到视频生成技术。例如，广告制作、电影特效、虚拟现实等领域可以利用该数据集训练的模型，快速生成高质量的视频内容。此外，该数据集还支持个性化视频生成，满足用户定制化需求，具有广泛的商业应用前景。

衍生相关工作

基于TIP-I2V数据集，许多相关研究工作得以展开。例如，研究人员利用该数据集开发了新的图像到视频生成算法，提升了生成视频的质量和效率。同时，该数据集还促进了跨模态学习方法的研究，探索文本和图像信息如何更有效地融合以生成视频。这些工作不仅丰富了图像到视频生成领域的研究内容，也为实际应用提供了技术支持。