MoveBench

MoveBench是一个全面且精心策划的基准测试数据集，用于评估生成视频中的精细点级运动控制。该数据集将Pexels视频库中的视频分为54个内容类别，每个类别包含10-25个视频，共计1018个案例，以确保广泛的场景覆盖。所有视频片段保持5秒的持续时间，便于评估长程动态。每个片段都与单个对象的详细运动注释配对，另有192个片段包含多个对象的运动注释。通过开发交互式标注流程，确保了标注质量，兼顾了标注精度和自动化扩展性。

原始信息汇总

MoveBench 数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称: MoveBench
• 发布者/关联项目: Wan-Move
• 许可证: MIT
• 任务类别: 图像到视频
• 标签: 视频生成、运动控制、点轨迹

数据集简介

MoveBench 是一个用于评估生成视频中细粒度点级运动控制的综合性基准。其视频库来源于 Pexels，并被划分为 54 个内容类别，每个类别包含 10-25 个视频，共计 1018 个案例，以确保广泛的场景覆盖。所有视频片段时长均为 5 秒，以方便评估长程动态。每个片段都配有单个对象的详细运动标注。此外，另有 192 个片段包含多个对象的运动标注。数据集通过开发交互式标注流程来确保标注质量，兼顾了标注精度与自动化可扩展性。

数据集内容与结构

数据构成

• 视频来源: Pexels
• 视频数量: 1018 个案例（单个对象标注），外加 192 个多对象标注片段。
• 视频时长: 统一为 5 秒。
• 标注类型: 点级运动轨迹标注。
• 语言版本: 提供英文和中文两个版本。

文件结构

数据集下载并解压后，文件结构如下：

MoveBench ├── en # 英文版本 │ ├── single_track.txt │ ├── multi_track.txt │ ├── first_frame # 首帧图像 │ ├── video # 视频文件 │ └── track # 轨迹标注文件 │ ├── single # 单对象轨迹 │ └── multi # 多对象轨迹 ├── zh # 中文版本（结构与英文版相同） ├── bench.py # 评估脚本 └── utils # 评估代码模块

下载与使用

下载方式

可通过 Hugging Face CLI 下载数据集： sh huggingface-cli download Ruihang/MoveBench --local-dir ./MoveBench --repo-type dataset

下载后需解压 en.tar.gz 和 zh.tar.gz 文件。

评估

评估方法请参考关联的 Wan-Move 代码库。

关联资源

• 论文: arXiv
• 代码: GitHub
• 模型: Hugging Face | ModelScope
• 演示视频: YouTube
• 演示页面: Demo Page

联系信息

如有疑问，可通过邮箱联系研究团队。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在视频生成领域，精确控制物体运动轨迹是评估模型性能的关键环节。MoveBench数据集的构建源于对Pexels视频库的系统性整理，依据内容特征将其划分为54个类别，每个类别精选10至25段视频，最终形成1018个评估案例，确保了场景覆盖的广泛性。所有视频片段均统一为5秒时长，便于分析长程动态变化。通过开发交互式标注流程，为每个片段中的单个物体提供了细致的运动轨迹注释，额外192个片段还包含多物体运动标注，在保证标注精度的同时实现了自动化扩展。

使用方法

使用MoveBench数据集时，研究者可通过Hugging Face平台直接下载完整数据包，解压后获得包含视频文件、首帧图像及轨迹标注的结构化目录。数据集提供专门的评估脚本bench.py及相关工具模块，便于集成到现有视频生成模型的测试流程中。用户可依据single_track.txt与multi_track.txt中的索引，分别加载单物体与多物体的运动轨迹数据，结合首帧图像与视频序列进行定量分析。具体评估方法可参考Wan-Move项目的代码库，实现运动控制性能的系统化评测。

背景与挑战

背景概述

在视频生成技术快速演进的背景下，精确控制视频中物体的运动轨迹成为一项关键挑战。MoveBench数据集应运而生，由研究团队于2025年创建，作为Wan-Move项目的重要组成部分，旨在为细粒度点级运动控制提供全面且精心策划的评估基准。该数据集从Pexels视频库中精选了涵盖54个内容类别的1018个视频片段，每个片段均保持5秒时长，并配备了详尽的单对象或多对象运动轨迹标注。其核心研究问题聚焦于如何量化评估生成视频中物体运动的可控性与自然度，从而推动运动可控视频生成领域向更高精度与泛化能力发展，对相关算法模型的性能衡量与优化具有深远影响。

当前挑战

MoveBench数据集致力于解决视频生成领域中运动控制的评估难题，其核心挑战在于如何建立一套能够准确反映生成视频中物体运动轨迹与真实世界动态一致性的量化标准。这要求评估指标不仅能捕捉宏观运动路径，还需解析微观运动细节的逼真度。在数据集构建过程中，挑战同样显著：确保大规模视频标注的精确性与一致性是一大难点，研究团队通过开发交互式标注流程来平衡标注精度与自动化可扩展性；同时，从多样化场景中筛选具有代表性且时长统一的视频片段，并为其生成可靠的运动轨迹数据，也涉及复杂的计算机视觉技术与人工校验的结合，以保障数据质量与评估的严谨性。

常用场景

经典使用场景

在视频生成与运动控制领域，MoveBench数据集作为一项精心构建的基准测试工具，其经典使用场景在于评估模型对细粒度点级运动轨迹的精确控制能力。该数据集涵盖了54个内容类别、超过千个视频案例，每个视频均配有单对象或多对象的详细运动标注，为研究者提供了标准化的测试环境，用以衡量生成视频中物体运动与给定轨迹的吻合程度，从而推动可控视频生成技术的迭代与优化。

解决学术问题

MoveBench数据集的构建，旨在解决视频生成研究中运动控制精度难以量化评估的核心学术问题。传统方法往往缺乏对长时序动态与复杂场景下物体运动轨迹的细致标注，导致模型性能评估存在主观性与局限性。该数据集通过提供大规模、高质量且涵盖广泛场景的运动标注，为学术界建立了客观、可复现的评估基准，显著促进了运动可控视频生成这一前沿方向的方法比较与理论进展。

实际应用

在实际应用层面，MoveBench数据集所支撑的技术能够赋能多种创意与工业场景。例如，在影视特效与广告制作中，可实现基于轨迹引导的动态内容生成，大幅提升创作效率与个性化程度；在虚拟现实与游戏领域，能够依据预设路径自动生成符合物理规律的角色动画，增强沉浸感与交互真实性。此外，该技术也为自动驾驶模拟、机器人动作规划等需要高保真动态合成的任务提供了可靠的数据基础与验证手段。

数据集最近研究

最新研究方向

在视频生成领域，运动控制已成为提升生成内容真实性与交互性的核心挑战。MoveBench作为专为细粒度点级运动控制评估设计的基准数据集，其最新研究方向聚焦于利用密集轨迹标注推动生成模型对复杂动态场景的理解与合成。该数据集涵盖54个内容类别、超过千条视频样本，并辅以单目标与多目标的精确运动轨迹，为探索长时序动态一致性、多物体交互运动建模以及跨模态运动引导等前沿课题提供了关键支撑。相关研究正深入结合潜在轨迹引导技术，旨在突破现有视频生成模型在运动精确性与物理合理性方面的局限，进而推动可控视频生成技术在影视制作、虚拟现实等领域的实际应用。