V2A Instruction Dataset

V2A指令数据集包括两个子集：1. 仅包含VGGSound数据的子集；2. 包含VGGSound和AudioSet数据的扩展版本，总计177万个样本。此外，还提供了从VGGSound视频中提取的eva-CLIP特征（5 fps）和从VGGSound音频中提取的Encodec-16kHz音频令牌。

The V2A Instruction Dataset comprises two subsets: 1. A subset exclusively containing VGGSound data; 2. An extended version incorporating both VGGSound and AudioSet data, with an overall total of 1.77 million samples. Furthermore, this dataset provides the eva-CLIP features (extracted at 5 fps) derived from the VGGSound videos, alongside the Encodec-16kHz audio tokens extracted from the VGGSound audio content.

原始信息汇总

VATT-Official 数据集概述

数据集简介

VATT-Official 数据集是为论文《Tell What You Hear From What You See — Video to Audio Generation Through Text》提供的官方数据集，该论文被 NeurIPS 2024 接收为海报展示。数据集主要用于视频到音频生成的多模态生成框架研究。

数据集内容

V2A Instruction Dataset

1. VGGSound Only

   • 描述：仅包含 VGGSound 数据。
   • 下载链接：https://drive.google.com/file/d/1uo4Hx6tAnqVkU65AfPHGwFAftysTCXxs/view

2. VGGSound + AudioSet 2M

   • 描述：包含 VGGSound 和部分 AudioSet 数据，总计 177 万样本。
   • 下载链接：https://drive.google.com/file/d/1ukpU69eysXnhrHOfgSVWf2BHE5E4WuzI/view

提取的特征

• Extracted eva-CLIP features (5 fps) from VGGSound videos

  • 描述：从 VGGSound 视频中提取的 eva-CLIP 特征（5 fps）。
  • 下载链接：https://drive.google.com/file/d/1Mgb1CWNqL99q4DWh57derAfDdQeOEkBp/view?usp=drive_link

• Extracted audio tokens from VGGSound audio using Encodec-16kHz

  • 描述：使用 Encodec-16kHz 从 VGGSound 音频中提取的音频 tokens。
  • 下载链接：https://www.dropbox.com/scl/fi/iolaary8vafx1qtbfshu5/meta_pretrain_vgg_encodec_tokens.zip?rlkey=p68919e41yyp9osy525vkq3ig&st=kam53u71&dl=0

注意事项

在使用 VGGSound 和 AudioSet 数据时，请检查相应的许可证和使用权限。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

V2A Instruction Dataset的构建基于多模态生成框架VATT，该框架通过视频和可选文本提示生成音频及其描述。数据集主要包含两个子集：VGGSound Only和VGGSound + AudioSet 2M。前者仅包含VGGSound数据，后者则扩展了AudioSet的样本，总计177万条数据。此外，数据集还提供了从VGGSound视频中提取的eva-CLIP特征（5 fps）以及使用Encodec-16kHz从VGGSound音频中提取的音频令牌。

使用方法

使用V2A Instruction Dataset时，研究者可以通过下载提供的链接获取数据集及其相关特征。数据集适用于视频到音频生成任务，特别是通过文本提示进行音频生成的研究。研究者可以利用数据集中的视频特征和音频令牌，结合VATT框架进行模型训练和评估。此外，数据集的使用需遵守VGGSound和AudioSet的许可协议，确保合法合规的研究应用。

背景与挑战

背景概述

V2A Instruction Dataset是由Xiulong Liu、Kun Su和Eli Shlizerman等研究人员在2024年NeurIPS会议上提出的，作为其论文《Tell What You Hear From What You See — Video to Audio Generation Through Text》的核心数据集之一。该数据集旨在支持视频到音频生成的多模态生成框架VATT（Video-to-Audio Generation Through Text），通过结合视频和可选文本提示，生成音频及其描述。V2A Instruction Dataset主要基于VGGSound和AudioSet 2M数据集构建，涵盖了丰富的视听数据，为视频到音频生成任务提供了高质量的标注和特征提取。该数据集的发布推动了多模态生成领域的研究，特别是在视频与音频的跨模态理解与生成方面，具有重要的学术和应用价值。

当前挑战

V2A Instruction Dataset在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，视频到音频生成任务本身具有高度复杂性，需要精确捕捉视频中的视觉信息并将其映射到对应的音频信号，这对模型的跨模态理解能力提出了极高要求。其次，数据集的构建依赖于VGGSound和AudioSet等大规模视听数据集，这些数据的标注质量和一致性直接影响生成模型的性能，因此数据清洗和标注的准确性成为关键挑战。此外，多模态生成框架VATT的设计需要兼顾视频特征提取、文本提示融合以及音频生成等多个模块的协同工作，这对模型的架构设计和训练策略提出了更高的技术难度。最后，数据集的合法使用和版权问题也需谨慎处理，确保研究符合相关数据使用许可。

常用场景

经典使用场景

V2A Instruction Dataset在多模态生成领域具有广泛的应用，特别是在视频到音频生成任务中。该数据集通过结合视觉信息和文本提示，为生成与视频内容相匹配的音频提供了丰富的训练素材。研究人员可以利用该数据集训练模型，使其能够根据视频帧和文本描述生成高质量的音频，从而在多模态生成任务中实现更精确的控制和优化。

解决学术问题

V2A Instruction Dataset解决了视频到音频生成任务中的关键问题，即如何通过文本提示来细化和控制音频生成过程。该数据集不仅提供了大量的视频和音频样本，还包含了与之对应的文本描述，使得模型能够在生成音频时更好地理解视频的上下文信息。这一数据集的出现，显著提升了多模态生成模型的性能，推动了视频到音频生成领域的研究进展。

实际应用

在实际应用中，V2A Instruction Dataset为视频内容创作者提供了强大的工具，使他们能够根据视频内容自动生成与之匹配的音频。例如，在电影制作、广告设计以及社交媒体内容创作中，创作者可以利用该数据集训练模型，快速生成高质量的背景音乐或音效，从而提升视频的观赏体验。此外，该数据集还可用于开发智能辅助工具，帮助听力障碍者通过文本描述理解视频中的音频内容。

数据集最近研究

最新研究方向

在视频到音频生成领域，V2A Instruction Dataset的推出为多模态生成框架的研究提供了重要支持。该数据集结合了VGGSound和AudioSet 2M的丰富资源，使得研究者能够在视频和音频之间建立更为精确的映射关系。通过引入文本提示，VATT框架不仅能够生成与视频内容相匹配的音频，还能通过生成音频描述来优化生成过程。这一创新方法在NeurIPS 2024会议上得到了广泛关注，展示了其在视频内容理解和音频生成方面的潜力。V2A Instruction Dataset的应用，不仅推动了多模态生成技术的发展，还为未来的智能视频编辑和内容创作提供了新的可能性。