HICom-248K

HICom-248K是由阿里巴巴集团和清华大学联合构建的一个大规模视频描述数据集，包含248K个视频片段，每个视频片段都配有一个高质量的指令遵循描述。该数据集旨在通过提供指令条件，帮助多模态大型语言模型在视频理解任务中进行有效的条件压缩，以减少计算负担并提高视频理解能力。

HICom-248K is a large-scale video captioning dataset jointly constructed by Alibaba Group and Tsinghua University. It contains 248K video clips, each paired with a high-quality instruction-following description. This dataset aims to provide instruction conditions to help multimodal large language models perform effective conditional compression in video understanding tasks, thereby reducing computational burden and improving video understanding capabilities.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

HICom-248K数据集的构建采用了多模态大语言模型（MLLMs）中的混合级指令注入策略，通过从Panda-70M和Ego4D等公开数据集中收集视频片段，并利用Qwen2-VL-72B-Instruct模型生成高质量的指令跟随描述。视频处理过程中，使用PySceneDetect将未剪辑的长视频分割为较短的片段，并通过关键帧提取技术筛选出具有丰富语义内容的片段。最终构建的数据集包含248K视频片段和739K指令-描述对，确保了数据的多样性和复杂性。

特点

HICom-248K数据集的特点在于其专注于提供指令跟随描述，强调视频中与指令相关的视觉内容。数据集涵盖了29个预定义类别，包括烹饪、旅行、体育等多种场景，确保了内容的广泛性。此外，视频片段的平均长度为25.67秒，平衡了内容的复杂性和处理效率。通过高质量的生成和严格的过滤机制，数据集确保了指令和描述的准确性和相关性。

使用方法

HICom-248K数据集主要用于多模态大语言模型的指令条件预训练阶段。研究人员可以通过加载视频片段及其对应的指令-描述对，训练模型在压缩视觉标记时保留与指令相关的信息。数据集支持多种评估任务，如视频问答和视频理解，帮助验证模型在减少计算负担的同时保持高性能的能力。使用该数据集时，建议结合混合级指令注入策略，以最大化信息保留效果。

背景与挑战

背景概述

HICom-248K数据集由中国科学院大学、阿里巴巴通义实验室和清华大学的研究团队于2025年提出，旨在解决多模态大语言模型（MLLMs）在视频理解任务中面临的计算负担问题。该数据集的核心研究问题是通过指令引导的条件压缩策略，在减少视觉标记数量的同时保留用户关注的关键信息。HICom-248K包含248K个视频片段及其高质量指令跟随描述，通过混合层次的指令注入策略（包括局部和全局层次的压缩），显著提升了视频理解的效率。该数据集的提出为视频理解领域提供了一种新的解决方案，对降低计算成本、提升模型性能具有重要影响。

当前挑战

HICom-248K数据集面临的挑战主要包括两方面：领域问题的挑战和构建过程中的挑战。在领域问题方面，视频理解任务需要处理大量的视频帧，传统的无条件压缩方法（如平均池化）会导致有用信息的丢失，而HICom-248K通过指令引导的条件压缩策略解决了这一问题。在构建过程中，挑战包括视频片段的筛选与处理（如视频长度不一、内容复杂性的平衡）以及高质量指令跟随描述的生成（需确保指令与视频内容的强相关性）。此外，数据集的多样性和质量保证也是构建过程中的重要挑战。

常用场景

经典使用场景

在视频理解任务中，HICom-248K数据集通过其混合级指令注入策略，为多模态大语言模型（MLLMs）提供了高效的视频令牌压缩方法。该数据集特别适用于需要从大量视频帧中提取关键信息的场景，例如视频问答（Video QA）和视频内容描述生成。通过局部和全局级别的条件压缩，HICom-248K能够保留用户关注的视觉信息，同时显著减少计算负担。

实际应用

在实际应用中，HICom-248K数据集可广泛应用于智能视频监控、视频内容摘要生成、教育视频自动标注等领域。例如，在智能监控中，模型可以根据特定指令（如“检测异常行为”）快速定位关键帧，提高监控效率；在教育领域，模型能够根据教师指令生成视频内容的详细描述，辅助学生学习。

衍生相关工作

HICom-248K数据集的提出催生了一系列相关研究，例如基于指令条件的视频帧选择方法、动态视频令牌聚类算法等。这些工作进一步优化了视频令牌压缩的效率和信息保留能力，推动了多模态大语言模型在视频理解任务中的应用。例如，LLaMA-VID和VideoLLaMA2等模型均受到HICom-248K的启发，采用了类似的指令注入策略。