LVD-2M|长时间视频生成数据集|AI辅助制作数据集

LVD-2M是由香港大学和字节跳动合作创建的长视频数据集，旨在促进长时间视频生成模型的研究。该数据集包含200万条长时间视频，每条视频时长超过10秒，且无场景切换，具有丰富的动态内容和时间密集的描述。数据集的创建过程包括从多个开源数据集中筛选高质量的长视频，并使用分层视频描述方法生成时间密集的描述。LVD-2M的应用领域主要集中在AI辅助的电影制作等需要长时间视频生成的场景，旨在解决现有数据集在长时间视频生成方面的不足。

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数据集介绍

构建方式

LVD-2M数据集的构建过程融合了先进的视频筛选技术和层次化的视频字幕生成方法。首先，通过定义一系列量化视频质量的指标，包括场景切换、动态程度和语义层面的质量评估，从大量源视频中筛选出高质量的长镜头视频。这些视频需满足至少10秒的时长，且无场景切换，并包含较大的运动动态。随后，采用层次化的视频字幕生成流程，将长视频分割为30秒的片段，对每个片段均匀采样6帧并排列成网格布局，利用LLaVA-v1.6-34B模型生成片段字幕。最后，通过Claude3-Haiku模型对字幕进行精炼和整合，形成描述整个视频的时序密集字幕。

特点

LVD-2M数据集的显著特点在于其视频的长时持续性、运动动态的丰富性以及字幕的时序密集性。该数据集包含超过200万条长镜头视频，每条视频时长超过10秒，且无场景切换，视频内容涵盖广泛的运动动态和多样化的场景。字幕方面，采用层次化生成方法，确保字幕能够详细描述视频中的动作和场景转换，提供丰富的语义信息，从而显著提升了视频生成模型的训练效果。

使用方法

LVD-2M数据集主要用于训练和微调视频生成模型，特别是那些旨在生成长时间、动态丰富的视频的模型。研究者和开发者可以利用该数据集进行模型训练，通过层次化的字幕信息捕捉视频中的时序动态和语义变化。此外，数据集的高质量视频和密集字幕特性，使其成为评估和提升视频生成模型性能的理想资源。通过在LVD-2M上的训练，模型能够更好地理解和生成具有长时持续性和复杂动态的视频内容。

背景与挑战

背景概述

LVD-2M数据集由香港大学和字节跳动合作开发，旨在解决长视频生成模型训练中高质量长视频数据的缺乏问题。该数据集包含了200万条时长超过10秒的无剪辑视频，并附有密集的时间注释。LVD-2M的创建旨在为长视频生成模型提供四个关键特征：长视频（至少10秒）、无剪辑视频、大运动和多样化内容，以及时间密集的注释。这一数据集的推出，标志着在长视频生成领域迈出了重要一步，为未来的研究提供了宝贵的资源。

当前挑战

LVD-2M数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，从互联网上获取的视频通常包含静态内容或场景剪辑，这对训练视频生成模型有害。其次，现有的视频文本生成数据集仅提供短视频注释，无法捕捉长视频中的丰富动态语义。此外，尽管有研究尝试为视频生成长时间注释，但这些注释大多集中在空间密集性上，忽略了视频中的时间动态。LVD-2M通过设计自动化的视频筛选和长视频重新注释流程，成功克服了这些挑战，但其仍需面对数据集规模相对较小和潜在的社会影响问题。

常用场景

经典使用场景

LVD-2M数据集在视频生成模型的训练中展现了其经典应用场景。该数据集通过提供超过10秒的长镜头视频，且这些视频具有显著的运动和多样化的内容，为模型提供了丰富的训练素材。特别是，其时间密集的标注方式，使得模型能够更好地捕捉视频中的动态变化和连续性，从而在生成具有时间一致性和动态内容的长视频时表现出色。

衍生相关工作

LVD-2M数据集的发布催生了一系列相关研究工作。例如，基于该数据集的扩散模型和语言模型在长视频生成任务中取得了显著进展，推动了视频生成技术的边界。此外，该数据集还激发了对视频质量评估和时间密集标注技术的深入研究，促进了视频理解和生成领域的整体发展。

数据集最近研究

最新研究方向

在视频生成模型的训练中，高质量的数据集是提升模型性能的关键。LVD-2M数据集通过引入长时视频和密集时间标注，填补了现有数据集在长视频生成方面的空白。最新研究方向集中在利用LVD-2M数据集进行长视频生成模型的微调，以实现更长时间跨度的视频生成，同时保持内容的动态性和时间一致性。这一研究不仅推动了视频生成技术的发展，也为AI辅助电影制作等应用提供了新的可能性。

相关研究论文

• LVD-2M: A Long-take Video Dataset with Temporally Dense Captions

  香港大学 · 2024年