VINCIE-10M

VINCIE-10M是一个包含10,362,291个图像-文本会话样本的大规模数据集，每个样本包含从视频中提取的2到20张图片及其相邻帧之间的视觉转换注释。

原始信息汇总

VINCIE-10M 数据集概述

数据集基本信息

• 名称：VINCIE-10M
• 许可证：Apache 2.0
• 库名称：vincie
• 管道标签：image-to-image
• 数据规模：10,362,291 个交错图像-文本会话样本

数据来源

视频来源涵盖多个领域，包括：

• YouTube
• Pond5
• 123rf
• Vimeo
• 电影/电视媒体数据

数据构建方法

采用视觉转换标注流程，通过链式思维（CoT）提示指令视觉语言模型（VLM）执行以下步骤：

1. 从多个方面（如角色、对象、属性、交互、场景和环境）生成每帧的详细连贯描述
2. 识别两帧之间在上述方面的语义和视觉差异
3. 将所有差异总结为简洁的指令式陈述，适用于指导编辑

使用 GPT-4o 或 Seed-VL 生成详细的自然语言视觉转换描述。

数据结构

每个样本包含从视频中提取的 2-20 张图像序列，以及描述相邻帧之间变化的视觉转换标注。

数据字段说明

• video_id（字符串）：每个视频的唯一标识符
• image（字节列表）：从相应视频中提取的图像序列，以字节格式存储
• frame_indices（整数列表）：采样图像在原始视频中位置的帧索引
• video_caption（字符串）：原始视频的简短文本描述
• caption（字符串或字典）：由 VLM 生成的详细标题，可能表示为单个字符串或包含多个标题变体的字典
• ann_v0（字符串）：可解析为列表的 JSON 可序列化字符串，每个字典提供视觉转换标注信息，包括：
  • consume_token（整数）：消耗的令牌数量
  • valid（布尔值）：指示标注是否有效
  • text（字符串）：详细的标注描述

存储库结构

数据集按来源和标注配置组织，包含多个子目录和 Parquet 文件格式的数据文件。

引用信息

bibtex @article{qu2025vincie, title={VINCIE: Unlocking In-context Image Editing from Video}, author={Qu, Leigang and Cheng, Feng and Yang, Ziyan and Zhao, Qi and Lin, Shanchuan and Shi, Yichun and Li, Yicong and Wang, Wenjie and Chua, Tat-Seng and Jiang, Lu}, journal={arXiv preprint arXiv:2506.10941}, year={2025} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在视觉内容编辑领域，高质量数据集的构建对推动图像处理技术发展至关重要。VINCIE-10M数据集通过精心设计的视觉转换标注流程构建而成，利用链式思维提示引导视觉语言模型对视频帧进行多维度分析，包括角色、对象、属性和场景等要素的详细描述，进而识别相邻帧之间的语义与视觉差异，最终生成简洁的指令式编辑语句。该数据集源自YouTube、Pond5等多元视频平台，确保了文本与视觉的高度连贯性。

特点

VINCIE-10M作为大规模交错图像-文本会话数据集，其核心特点在于包含超过一千万个样本，每个样本由2至20帧图像序列及相应的视觉转换标注组成。数据集覆盖多领域视频内容，采用GPT-4o和Seed-VL等先进模型生成自然语言描述，不仅具备丰富的语义层次，还通过固定帧采样与等间隔采样策略保障了数据的时间一致性与多样性，为上下文图像编辑任务提供了坚实基础。

使用方法

该数据集适用于图像到图像的转换任务，用户可通过解析parquet格式文件获取视频ID、图像字节序列、帧索引及多粒度标注信息。研究人员可利用视觉转换标注训练模型理解帧间变化规律，实现基于自然语言指令的图像编辑。数据集支持多种采样策略配置，允许根据具体需求选择帧数范围和采样方式，为计算机视觉与多媒体分析研究提供灵活的数据支撑。

背景与挑战

背景概述

视频内容编辑领域近年来备受关注，VINCIE-10M数据集由字节跳动Seed团队于2025年创建，主要研究人员包括Leigang Qu、Feng Cheng等学者。该数据集致力于解决视频帧间视觉转换的语义理解问题，通过从YouTube、Pond5等多源视频中提取连续帧序列，并采用大语言模型生成精细的视觉转换标注。其创新性地利用链式思维提示技术，实现了对帧间变化的系统化描述，为图像编辑任务提供了丰富的上下文学习资源，显著推动了计算机视觉与多媒体分析领域的融合发展。

当前挑战

该数据集核心挑战在于解决视频帧间语义连贯性的建模问题，需准确捕捉动态场景中的细微视觉变化。构建过程中面临多模态对齐的复杂性，要求视觉语言模型既能生成细节丰富的帧描述，又能精准识别跨帧差异。数据采集涉及异构视频源的质量控制，需要克服不同分辨率、压缩伪影和内容一致性问题。标注环节需平衡语义准确性与指令适用性，确保生成的文本描述既符合自然语言规范，又能有效指导图像编辑任务。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉与图像处理领域，VINCIE-10M数据集为上下文图像编辑任务提供了重要支撑。该数据集通过从视频中提取连续帧序列，并配以视觉转换的详细标注，成为训练和验证图像生成模型的理想资源。研究者可利用其丰富的时序视觉变化信息，开发能够理解并执行复杂编辑指令的智能系统，推动图像编辑技术向更高层次发展。

解决学术问题

VINCIE-10M有效解决了图像编辑研究中缺乏大规模、高质量时序数据的问题。其提供的视觉转换标注不仅描述了帧间变化，还以指令形式呈现，为模型学习语义一致性编辑提供了坚实基础。该数据集显著促进了上下文图像编辑、视频理解与生成等核心研究方向的发展，为构建更智能、更自然的视觉内容生成系统提供了关键数据支持。

衍生相关工作

VINCIE-10M的发布催生了一系列重要的研究工作，特别是在上下文图像编辑领域。基于该数据集，研究者开发了多种先进的编辑模型，如支持多帧连贯编辑的生成架构和能够理解复杂视觉转换的推理系统。这些工作不仅推动了图像编辑技术的发展，还为视频生成、跨模态理解等相关领域提供了新的研究思路和方法。