TencentARC/VPBench

VideoPainter数据集包含VPData和VPBench两个部分。VPData是一个大型的视频修复数据集，包含精确的分割掩码和密集的视频字幕，适用于视频修复和编辑的训练和评估。VPBench是一个视频修复的基准数据集，用于大规模训练和评估。

The VideoPainter dataset includes two parts: VPData and VPBench. VPData is a large-scale video inpainting dataset with precise segmentation masks and dense video captions, suitable for training and evaluation of video inpainting and editing. VPBench is a video inpainting benchmark dataset for large-scale training and evaluation.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在视频修复与编辑领域，数据集的构建是模型训练与评估的基石。VPBench的构建依托于一个可扩展的数据处理流程，该流程充分利用了当前先进的视觉理解模型。具体而言，研究团队通过自动化工具从公开的互联网视频资源中提取了大量视频片段，并运用精准的分割模型为这些片段生成了超过39万条高质量的掩码序列。这些掩码精确标注了视频中需要修复或编辑的目标区域。同时，为了增强数据的语义丰富性，还为每个视频片段配对了密集的视频描述文本，从而构建了一个兼具大规模、高精度与强语义关联的视频修复专用基准数据集。

特点

VPBench作为当前规模最大的视频修复基准数据集，其核心特点体现在规模、多样性与标注质量三个维度。数据集囊括了来自不同场景的超过39万个视频剪辑，确保了内容的广泛覆盖与多样性。每一段视频都配备了由先进分割模型生成的精确掩码，这些掩码为视频中待修复的目标区域提供了像素级的精准定位。尤为突出的是，数据集为每个剪辑提供了密集的视频描述，将视觉内容与自然语言语义紧密关联，这为训练能够理解复杂场景语义的修复模型提供了关键支持，极大地推动了视频内容生成与控制技术的发展。

使用方法

该数据集主要服务于视频修复与编辑模型的训练、推理与性能评估。用户可通过HuggingFace平台直接下载VPBench，并按照项目提供的详细文件结构进行组织。在训练阶段，数据集的掩码与文本描述可用于指导模型学习如何在保留背景上下文的同时，对指定区域进行语义一致的内容生成。对于评估任务，数据集提供了标准化的测试集，研究人员可利用配套的评估脚本，定量分析模型在视频修复质量、时序一致性以及编辑效果等方面的性能。此外，数据集的结构设计也支持将其作为视频编辑配对数据的生成源，进一步拓展了其在视频内容创作下游应用中的潜力。

背景与挑战

背景概述

视频修复与编辑作为计算机视觉领域的关键分支，致力于恢复或修改视频序列中的缺失或瑕疵区域，同时保持时空连贯性与语义一致性。由腾讯ARC实验室、香港中文大学及东京大学等机构的研究团队于2025年共同发布的VPBench数据集，作为VideoPainter项目的核心评估基准，旨在推动任意长度视频修复与编辑技术的发展。该数据集依托大规模视频分割掩码与密集文本描述构建，涵盖了超过39万条多样化视频片段，为模型训练与性能评估提供了丰富资源，显著提升了视频生成任务中上下文控制与内容一致性的研究水平。

当前挑战

在视频修复领域，核心挑战在于如何高效整合背景上下文信息以生成时空连贯且语义合理的内容，同时处理任意长度视频序列带来的计算复杂度问题。VPBench数据集的构建过程亦面临多重困难：一方面，需从海量互联网视频中自动化提取高精度分割掩码与描述性文本，确保标注质量与规模之间的平衡；另一方面，数据预处理涉及大规模视频解码、存储与格式统一，对计算资源与管道设计提出了严峻考验。此外，数据集的多样性与代表性需覆盖广泛场景，以支撑模型在真实应用中的鲁棒性评估。

常用场景

经典使用场景

在视频修复与编辑领域，VPBench作为大规模基准测试集，其经典使用场景聚焦于评估视频修复模型的性能。该数据集通过提供超过39万段带有精确分割掩码和密集视频描述的视频片段，为研究者构建了标准化的评估环境。在具体应用中，模型需根据给定的掩码区域，生成语义连贯、时序稳定的修复内容，其评估指标涵盖视觉质量、时序一致性以及语义准确性等多个维度，为视频生成技术的横向比较提供了可靠依据。

解决学术问题

VPBench的构建有效解决了视频修复领域长期存在的两大核心问题：训练数据稀缺与评估标准缺失。传统研究常受限于小规模数据集，难以支撑复杂模型的训练需求；同时，缺乏统一基准导致不同方法间的性能对比困难。该数据集通过大规模高质量标注，为模型训练提供了充足样本，其标准化测试集则建立了客观评估体系，推动了视频修复技术从理论探索向系统化研究范式的转变，显著提升了该领域的可复现性与可比性。

衍生相关工作

围绕VPBench数据集，学术界衍生出多项经典研究工作。VideoPainter框架首创的双流范式与上下文编码器设计，成为后续视频修复研究的重要基线。其提出的目标区域ID重采样技术启发了任意长度视频生成的新思路。同时，基于该数据集构建的评估协议，被后续研究广泛采纳为性能验证标准。这些工作共同推动了视频修复从固定区域处理向动态语义控制的演进，为视频编辑、虚拟内容生成等下游任务奠定了方法论基础。