multi-shot video dataset

该数据集用于训练和评估一个名为ShotAdapter的框架，该框架能够将单镜头文本到视频生成模型微调为多镜头文本到视频生成模型。数据集由现有单镜头视频数据集构建而成，旨在解决现有模型无法生成具有离散过渡的多镜头视频的问题。数据集的具体条数未在论文中提及。

This dataset is employed to train and evaluate the ShotAdapter framework, which fine-tunes single-shot text-to-video generation models into multi-shot text-to-video generation models. The dataset is constructed based on existing single-shot video datasets, aiming to address the issue that current models cannot generate multi-shot videos with discrete transitions. The exact number of samples included in this dataset is not specified in the associated paper.

原始信息汇总

ShotAdapter: Text-to-Multi-Shot Video Generation with Diffusion Models

作者与机构

• Ozgur Kara1,2
• Krishna Kumar Singh2
• Feng Liu2
• Duygu Ceylan2
• James Matthew Rehg1
• Tobias Hinz2

1University of Illinois Urbana-Champaign
2Adobe

会议

CVPR 2025

摘要

当前基于扩散的文本到视频方法仅限于生成单镜头的短视频片段，缺乏生成具有离散过渡的多镜头视频的能力。为解决这一限制，提出了一个框架，包括数据集收集流程和视频扩散模型的架构扩展，以实现文本到多镜头视频生成。该方法能够生成多镜头视频，确保角色和背景一致性，并允许用户通过镜头特定条件控制镜头的数量、持续时间和内容。

方法论

• 通过引入“过渡令牌”微调预训练的T2V模型。
• 使用n-1个过渡令牌，初始化为可学习参数，与n镜头视频和镜头特定提示一起输入预训练的T2V模型。
• 模型处理连接的输入令牌序列，通过DiT块中的联合注意力层引导。
• 局部注意力掩码确保过渡令牌仅与发生过渡的视觉帧交互，每个文本令牌仅与其对应的视觉令牌交互。

数据集收集

• 方法一：从具有大运动的视频中采样，随机分割为n个镜头并拼接成多镜头视频。
• 方法二：从预聚类组中随机采样n个相同身份的视频，拼接成多镜头视频。
• 后处理：确保身份一致性，并使用LLaVA-NeXT获取镜头特定标题。

定性结果

• 生成的2镜头视频示例：
  • 镜头1提示：“a young girl paints at an easel in her bedroom”
  • 镜头2提示：“she then reads a comic book in her bed”
• 生成的3镜头视频示例：
  • 镜头1提示：“a man sketches in a notebook at a quiet cafe, his hand moving quickly across the page”
  • 镜头2提示：“he pauses, looking up thoughtfully before continuing his drawing”
  • 镜头3提示：“later, the man steps outside, his notebook tucked under his arm as he takes in the city around him”
• 生成的4镜头视频示例：
  • 镜头1提示：“scientist in lab coat examines a specimen”
  • 镜头2提示：“she writes notes on a clipboard”
  • 镜头3提示：“she adjusts dials on a machine”
  • 镜头4提示：“she pours a liquid into a beaker”

比较

• 镜头1提示：“a man reads a book under tree”
• 镜头2提示：“a man walks from the forest towards lake”
• 对比方法：MEVG [1], FreeNoise [2], Gen-L-Video [3], SEINE [4]

引用

bibtex @inproceedings{kara2025shotadapter, title={ShotAdapter: Text-to-Multi-Shot Video Generation with Diffusion Models}, author={Ozgur Kara and Krishna Kumar Singh and Feng Liu and Duygu Ceylan and James M. Rehg and Tobias Hinz}, booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition}, year={2025} }

参考文献

[1] Oh, G., et al. (2024). MEVG: Multi-event video generation with text-to-video models. European Conference on Computer Vision.
[2] Qiu, H., et al. (2024). FreeNoise: Tuning-Free Longer Video Diffusion via Noise Rescheduling. ICLR.
[3] Wang, F. Y., et al. (2023). Gen-l-video: Multi-text to long video generation via temporal co-denoising. arXiv.
[4] Chen, X., et al. (2023). SEINE: Short-to-long video diffusion model for generative transition and prediction. ICLR.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在视频生成领域，多镜头视频数据集的构建面临诸多挑战。该数据集通过两种创新方法构建：首先，从具有大幅运动的单镜头视频中随机截取子片段并拼接成多镜头视频；其次，对同一人物主体的独立视频进行聚类后随机截取并拼接。后处理阶段采用LLaVA-NeXT模型生成镜头专属描述，并运用YOLO和DINOv2技术确保人物身份一致性，最终构建出包含2-4个镜头的多样化视频数据集。

特点

该数据集最显著的特点是实现了人物身份在多镜头间的完美保持，同时支持背景的灵活变换。数据集包含丰富的场景变化和人物动作组合，每个镜头都配有精确的文本描述。特别设计的过渡标记和局部注意力掩码策略，使模型能精准控制镜头切换时机和内容，支持生成128帧的高清视频（192×320分辨率），在身份一致性、背景连贯性和文本对齐度等指标上均表现优异。

使用方法

使用该数据集时，研究人员可通过指定镜头数量、时长和内容文本来生成多镜头视频。模型采用扩散变换器架构，通过3D-VAE进行视频编码，并引入创新的过渡标记机制。用户只需准备描述各镜头内容的文本提示，模型即能自动生成包含平滑过渡的多镜头视频。该框架支持在现有文本到视频模型基础上进行轻量级微调（仅需5000次迭代），显著降低了计算资源需求，为视频生成研究提供了高效便捷的实验平台。

背景与挑战

背景概述

多镜头视频数据集（multi-shot video dataset）由UIUC与Adobe的研究团队于2025年提出，旨在解决扩散模型在生成多镜头视频时的技术瓶颈。该数据集聚焦于文本到多镜头视频（T2MSV）的生成任务，通过引入轻量级框架ShotAdapter，实现了对镜头数量、时长及内容的精确控制。其核心创新在于提出了可学习的“过渡标记”和局部注意力掩码策略，使得模型能够在保持角色身份一致性的同时，支持跨镜头背景切换与动作变化。该工作首次系统化定义了多镜头视频生成任务，并为影视制作、虚拟内容创作等领域提供了自动化解决方案的技术基础。

当前挑战

多镜头视频数据集面临双重挑战：在领域问题层面，传统文本到视频模型受限于单镜头连续生成，难以处理角色身份一致性维护、镜头间动态元素突变等需求；在构建层面，需从单镜头视频数据中重构多镜头样本，涉及大规模运动视频筛选、光学流分析、身份聚类验证等复杂流程。具体挑战包括：1)跨镜头身份一致性与背景连贯性的平衡；2)镜头过渡帧的自然性建模；3)从有限单镜头数据中提取多样化多镜头组合；4)评估标准缺失下的量化指标设计。数据清洗阶段约38%的样本因身份不一致被过滤，凸显了高质量多镜头数据获取的难度。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉领域，multi-shot video dataset 主要用于文本到多镜头视频生成任务。该数据集通过构建包含同一人物在不同背景或同一背景下执行不同活动的多镜头视频，为扩散模型的微调提供了关键训练数据。其经典应用场景包括支持模型学习镜头间的自然过渡，同时保持人物身份和背景的一致性，为影视制作、虚拟现实等需要复杂叙事结构的应用奠定基础。

衍生相关工作

该数据集催生了多项视频生成领域的创新研究。基于其构建的ShotAdapter框架衍生出过渡标记通用性研究，验证了8镜头视频生成的可行性。相关工作进一步探索了运动过滤算法对生成质量的影响，以及小批量训练下的质量优化策略。数据集构建方法还启发了从单镜头数据合成多镜头数据的自动化流程，为后续VideoGPT、Multi-Shot Transformer等模型提供了基准测试平台。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，multi-shot video dataset在计算机视觉领域引起了广泛关注，特别是在文本到多镜头视频生成（Text-to-Multi-Shot Video Generation）方面。最新的研究方向主要集中在利用扩散模型（Diffusion Models）实现多镜头视频的生成与控制。通过引入轻量级的框架如ShotAdapter，研究者们能够对预训练的文本到视频模型进行微调，从而支持多镜头视频的生成。这一技术不仅允许用户通过文本提示控制每个镜头的具体内容和时长，还能保持角色身份和背景的一致性。前沿研究还涉及数据集的构建方法，例如从单镜头视频数据集中通过预处理和后处理步骤构建多镜头视频数据集，从而解决了训练数据不足的问题。这些进展为电影制作、虚拟现实等应用场景提供了新的可能性，推动了视频生成技术的边界。

相关研究论文

• ShotAdapter: Text-to-Multi-Shot Video Generation with Diffusion Models

  UIUC, Adobe · 2025年