VideoUFO|视频生成数据集|用户行为分析数据集

VideoUFO是一个根据真实世界用户关注点定制化的视频数据集，由悉尼科技大学和浙江大学的研究者共同创建。该数据集包含超过109万条视频片段，涵盖了1291个用户关注的话题。这些视频片段通过YouTube官方API检索获得，并配有简短和详细的描述。VideoUFO的特色在于其与现有视频数据集的低重合度（0.29%），以及所有视频均遵循Creative Commons许可，为研究者提供了更大的使用自由度。该数据集旨在帮助提升文本到视频生成模型在实际应用中满足用户需求的能力。

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数据集介绍

构建方式

VideoUFO数据集的构建采用了从用户实际需求出发的方法。首先，通过分析VidProM数据集中167万条用户提供的文本到视频的提示，使用K-means聚类算法将这些提示嵌入384维向量空间，并生成一个话题。然后，使用GPT-4o语言模型为每个聚类生成一个话题（1-2个词）。在获取这些话题后，我们使用YouTube的官方API搜索相关视频，并将检索到的视频分割成多个语义一致的短片段，为每个片段生成简短和详细的字幕。最后，通过GPT-4o mini模型验证片段是否包含特定话题，并对每个片段的视频质量进行评估，最终得到约109万个视频片段。

使用方法

VideoUFO数据集的使用方法主要包括以下几个方面：首先，研究人员可以使用该数据集来训练或微调他们的文本到视频生成模型，以便更好地满足用户的实际需求。其次，由于该数据集的视频是通过YouTube的官方API在Creative Commons许可下搜索的，因此研究人员可以更灵活地使用这些数据。此外，VideoUFO数据集的视频质量已经被评估，研究人员可以根据他们的具体训练需求选择合适的视频片段。

背景与挑战

背景概述

VideoUFO数据集的创建旨在解决当前文本到视频生成模型在实际应用中无法满足用户期望的问题。该数据集由悉尼科技大学王文豪教授和浙江大学杨毅教授团队于2025年3月发布，包含了超过109万个视频片段，每个片段都配有一个简短和详细的描述。VideoUFO数据集的特点是它专门针对用户关注的话题进行设计，与现有视频数据集的交集仅为0.29%，并且所有视频均通过YouTube官方API在Creative Commons许可下搜索获得。该数据集的创建填补了现有数据集在用户关注话题上的空白，为文本到视频生成模型提供了更贴近实际应用场景的训练数据，有助于提升模型在用户感兴趣话题上的表现。

当前挑战

VideoUFO数据集面临的挑战主要包括：1)如何确保数据集中视频片段的质量和相关性，以匹配用户实际需求；2)如何在保证数据集规模的同时，避免数据冗余，提高数据利用效率；3)如何处理和评估视频片段的语义一致性，确保生成的视频能够准确反映用户描述的文本内容；4)如何在构建过程中确保数据集的合规性，尤其是在版权和许可方面。此外，VideoUFO数据集的构建还面临如何扩展数据集规模以涵盖更多用户关注的话题，以及如何将数据集应用于图像到视频的生成领域等挑战。

常用场景

经典使用场景

VideoUFO数据集为文本到视频生成任务提供了一个大规模的用户关注数据集。该数据集通过分析真实用户的兴趣，从YouTube上搜集相关视频，并分割成多个语义一致的短片段，为每个片段生成简短和详细的标题。这使得文本到视频生成模型能够更好地理解和生成用户真正关注的主题，从而提高模型在现实世界应用中的表现。

解决学术问题

VideoUFO数据集解决了当前文本到视频生成模型在现实世界应用中表现不佳的问题。通过分析真实用户的兴趣，该数据集收集了用户真正关注的主题，使得模型能够更好地理解和生成这些主题，从而提高模型在现实世界应用中的表现。此外，该数据集还解决了当前数据集在版权和许可方面的限制，通过使用YouTube的官方API和Creative Commons许可的视频，为研究人员提供了更大的自由度。

实际应用

VideoUFO数据集在电影制作、游戏和教育等领域具有广泛的应用前景。在电影制作中，该数据集可以用于生成电影预告片、特效场景等；在游戏中，可以用于生成游戏动画、角色动作等；在教育中，可以用于生成教学视频、动画演示等。此外，该数据集还可以用于视频编辑、视频合成等任务。

数据集最近研究

最新研究方向

VideoUFO数据集的推出，标志着文本到视频生成领域的一大进步。该数据集专注于用户关注的热点话题，通过分析真实用户的兴趣和搜索相关视频，为研究者提供了超过109万个视频片段，涵盖了1291个用户关注的话题。VideoUFO数据集的构建过程充分考虑了用户的需求，通过分析用户提供的文本提示，利用K-means聚类和GPT-4o生成话题，然后从YouTube上检索相关视频，分割成语义一致的短片段，并为每个片段生成简短和详细的字幕。此外，VideoUFO数据集还采用了六种不同的视频质量评估指标，以支持文本到视频生成的研究。通过实验，研究者发现当前的文本到视频模型在所有用户关注的话题上并没有一致的表现，而基于VideoUFO训练的简单模型在某些表现不佳的话题上表现优于其他模型。这表明VideoUFO数据集在提升文本到视频生成模型性能方面具有重要作用。

相关研究论文

• VideoUFO: A Million-Scale User-Focused Dataset for Text-to-Video Generation

  悉尼科技大学 · 2025年