DropletVideo|视频生成数据集|时空一致性数据集

DropletVideo是一个探索图像到视频生成中高阶时空一致性的项目，训练于DropletVideo-10M数据集。该模型支持多分辨率输入、动态FPS控制以调节运动强度，并展示了3D一致性的潜力。

原始信息汇总

DropletVideo 数据集概述

数据集简介

DropletVideo 是一个探索图像到视频生成中高阶时空一致性的项目。该模型在 DropletVideo-10M 数据集上进行训练，支持多分辨率输入、动态FPS控制以调节运动强度，并展示了3D一致性的潜力。

数据集特点

1. 多分辨率输入：支持从512x512x85（默认672x384x85）到896x896x85（默认1120x640x85）的像素值，以及不同宽高比的视频。
2. 动态FPS控制：用于调节运动强度。

安装与使用

环境配置

• 系统环境：NVIDIA A100-SXM4-80GB，CUDA 11.8，Driver Version: 550.144.03。
• 依赖安装：通过 requirements.txt 文件安装所需依赖。

模型权重

• DropletVideo-5B 检查点：已上传至 Huggingface。
• 权重分布：
  • text_encoder 和 tokenizer 使用 google-t5 模型权重（未训练）。
  • scheduler 是推理过程中的去噪策略。
  • vae 是像素到潜在网络的实现。
  • transformer 包含 5B 的 Transformer 模型权重。

使用示例

bash python inference.py --ckpt DropletVideo-V1.0-weights --ref_img_dir assets/752.jpg --FPS 4 --prompt "视频展示了一个宏伟的音乐厅..."

命令行参数

• 必需参数：
  • --ckpt：模型权重路径。
  • --ref_img_dir：输入条件图像路径。
  • --FPS：输入条件FPS，控制运动强度。
  • --prompt：输入文本。
• 其他参数：
  • --width：生成视频的宽度。
  • --height：生成视频的高度。
  • --video_length：生成视频的帧数。
  • --num_inference_steps：推理过程中的去噪步骤数。
  • --seed：推理的随机种子。
  • --guidance_scale：去噪过程的引导比例。

引用

如果使用该数据集或模型，请引用以下论文： bibtex @article{zhang2025dropletvideo, title={DropletVideo: A Dataset and Approach to Explore Integral Spatio-Temporal Consistent Video Generation}, author={Zhang, Runze and Du, Guoguang and Li, Xiaochuan and Jia, Qi and Jin, Liang and Liu, Lu and Wang, Jingjing and Xu, Cong and Guo, Zhenhua and Zhao, Yaqian and Gong, Xiaoli and Li, Rengang and Fan, Baoyu}, journal={arXiv preprint arXiv:2503.06053}, year={2025} }

联系方式

如有任何问题或建议，请联系 [e-mail]。

许可证

该项目采用 Apache 2.0 许可证。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

DropletVideo数据集的构建基于高时空一致性的图像到视频生成技术，采用了多分辨率输入和动态帧率控制策略。数据集通过整合不同分辨率的视频素材，从512x512x85到896x896x85，涵盖了多种宽高比的视频内容。构建过程中，模型通过动态调整帧率来控制运动强度，并展示了在3D一致性方面的潜力。数据集的构建不仅依赖于先进的视频生成算法，还结合了多种开源框架的技术支持，确保了数据的高质量和多样性。

使用方法

使用DropletVideo数据集时，用户首先需要配置环境并安装所需的依赖项。通过命令行工具，用户可以指定模型权重路径、参考图像路径、帧率和输入文本等参数，运行推理脚本生成视频。数据集支持任意分辨率的输入，但要求输入宽度和高度能被16整除。用户可以通过调整宽度、高度、视频长度、去噪步数和随机种子等参数，优化生成视频的质量和计算效率。DropletVideo的灵活性和高效性使其成为图像到视频生成任务的理想选择。

背景与挑战

背景概述

DropletVideo数据集由DropletX团队于2025年发布，旨在探索图像到视频生成中的高阶时空一致性。该数据集的核心研究问题在于如何通过多分辨率输入和动态帧率控制，生成具有3D一致性的高质量视频。DropletVideo的发布为视频生成领域提供了新的研究方向，尤其是在处理复杂场景和动态运动时，展现了其在生成逼真视频方面的潜力。该数据集的研究成果已在arXiv上发布，并得到了广泛关注，推动了图像到视频生成技术的进一步发展。

当前挑战

DropletVideo数据集在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，视频生成领域本身具有高度复杂性，尤其是在保持时空一致性方面，如何确保生成的视频在时间和空间上连贯且逼真，是一个亟待解决的问题。其次，数据集的构建过程中，处理多分辨率输入和动态帧率控制的技术实现也带来了显著的计算和存储挑战。此外，模型训练所需的计算资源极为庞大，如何在有限的计算资源下优化模型性能，是另一个需要克服的难题。这些挑战不仅影响了数据集的构建效率，也对后续的应用和推广提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

DropletVideo数据集在图像到视频生成领域展现了其独特的价值，尤其是在探索高阶时空一致性方面。该数据集通过支持多分辨率输入和动态FPS控制，为研究者提供了一个强大的工具，以生成具有高度一致性和动态变化的视频内容。这种能力使得DropletVideo在模拟复杂场景和动态对象时表现出色，成为视频生成研究中的经典应用场景。

解决学术问题

DropletVideo数据集解决了图像到视频生成中的关键学术问题，特别是时空一致性的保持。通过其独特的模型架构和训练策略，该数据集能够生成具有高保真度和动态连续性的视频，显著提升了生成视频的质量和真实感。这一突破不仅推动了视频生成技术的发展，还为相关领域的学术研究提供了新的思路和方法。

实际应用

在实际应用中，DropletVideo数据集被广泛用于电影制作、虚拟现实和游戏开发等领域。其生成的高质量视频内容能够为这些行业提供逼真的视觉效果，增强用户体验。此外，该数据集还在教育和培训领域展现出巨大潜力，通过生成动态教学视频，提升学习效果和互动性。

数据集最近研究

最新研究方向

在视频生成领域，DropletVideo数据集的最新研究方向聚焦于高维时空一致性的探索。该数据集通过支持多分辨率输入和动态FPS控制，显著提升了视频生成的质量和灵活性。特别是在3D一致性方面，DropletVideo展示了其潜在的应用价值，为未来的虚拟现实和增强现实技术提供了新的可能性。此外，该数据集的研究还涉及图像到视频的转换技术，通过结合先进的深度学习模型，如5B参数的Transformer，进一步推动了视频生成技术的边界。这些研究不仅为学术界提供了宝贵的数据资源，也为工业界的实际应用奠定了坚实的基础。