Cine250K

Cine250K是一个包含250,000个视频-文本对的数据集，每个视频都有详细的镜头标签和分层注释。该数据集是从Vimeo上633,000个精心编辑的视频中筛选和标注而成的，旨在为视频扩散模型生成电影式的过渡和多镜头视频提供丰富的先验知识。Cine250K的特点是高质量的视频内容、精确的镜头标签和分层注释，这使得它非常适合用于生成具有真实电影编辑风格的视频。该数据集还提供了详细的视频描述和每个镜头的描述，为多镜头视频生成研究提供了丰富的资源和参考。Cine250K is a dataset comprising 250,000 video-text pairs, with each video accompanied by detailed shot labels and hierarchical annotations. This dataset is constructed by screening and annotating 633,000 carefully edited videos sourced from Vimeo, and is intended to provide rich prior knowledge for generating cinematic transitions and multi-shot videos using video diffusion models. Featuring high-quality video content, precise shot labels and hierarchical annotations, Cine250K is highly suitable for generating videos with authentic cinematic editing styles. Additionally, the dataset offers detailed video-level descriptions and per-shot descriptions, serving as a valuable resource and reference for research on multi-shot video generation.

原始信息汇总

数据集概述：CineTrans

基本信息

• 标题: CineTrans: Learning to Generate Videos with Cinematic Transitions via Masked Diffusion Models
• 作者: Xiaoxue Wu, Bingjie Gao, Yu Qiao, Yaohui Wang, Xinyuan Chen
• 提交日期: 15 Aug 2025
• arXiv标识符: arXiv:2508.11484
• DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.11484
• 领域: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV)

数据集描述

• 数据集名称: Cine250K
• 特点: 包含详细的镜头注释的多镜头视频文本数据集
• 用途: 用于研究电影编辑风格和多镜头视频生成

方法概述

• 框架: CineTrans
• 技术: 基于掩码扩散模型的视频生成框架
• 创新点:
  • 通过分析扩散模型中的注意力图与镜头边界的对应关系，设计了一种基于掩码的控制机制
  • 支持在任意位置进行镜头转换，并在无需训练的情况下有效迁移

实验结果

• 性能:
  • 生成具有电影风格转换的连贯多镜头视频
  • 避免不稳定转换或简单拼接
• 评估指标: 专门针对转换控制、时间一致性和整体质量的评估指标
• 比较: 在所有标准上显著优于现有基线

相关资源

• 论文链接: https://arxiv.org/abs/2508.11484
• PDF链接: https://arxiv.org/pdf/2508.11484
• HTML链接: https://arxiv.org/html/2508.11484
• TeX源码: https://arxiv.org/format/2508.11484

其他信息

• 页数: 27页
• 图表: 20幅

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Cine250K数据集的构建采用了多阶段预处理流程。首先，从Vimeo平台获取633K经过专业编辑的视频，利用Pyscenedetect工具识别过渡点并分割视频片段。随后，通过ImageBind特征计算相邻片段的语义相似度，筛选高质量片段进行拼接。为确保过渡清晰，使用TransNetV2检测并移除渐变过渡帧，最终形成包含250K视频的精选数据集。每个视频均配备由LLaVA-Video和LLaVA-NeXT生成的层次化标注，包括整体描述和分镜头字幕。

使用方法

该数据集专为支持电影风格的多镜头视频生成研究设计。用户可通过分镜头标签精确控制视频过渡点，结合层次化标注实现语义连贯的生成效果。在模型训练中，建议采用基于注意力的掩码机制，利用数据集中的分镜头边界信息引导模型学习自然过渡。评估时可采用过渡控制得分、分镜头间一致性等专用指标，确保生成视频符合电影编辑规范。对于高级应用，可结合LLM扩展分镜头描述，实现更精细的内容控制。

背景与挑战

背景概述

Cine250K是由上海人工智能实验室、复旦大学和上海交通大学的研究团队于2025年提出的一个专注于电影风格多镜头视频生成的数据集。该数据集包含25万条视频-文本对，每段视频均标注了精确的镜头边界和层次化描述，旨在解决扩散模型在生成具有电影风格转场效果的多镜头视频时面临的挑战。Cine250K的构建基于Vimeo平台的63.3万条专业编辑视频，通过多阶段处理流程筛选出高质量的多镜头片段，并采用LLaVA等先进模型进行密集标注。该数据集推动了文本到视频生成领域对电影化叙事结构的建模能力，为视频生成模型提供了学习专业剪辑风格的先验知识。

当前挑战

Cine250K主要应对两大挑战：在领域问题层面，现有视频生成模型难以实现可控的电影风格镜头转场，生成的视频多为单一镜头或简单拼接，缺乏专业剪辑的连贯性；在构建过程层面，数据集需精准识别硬切与渐变转场，PySceneDetect与TransNetV2的组合方案将镜头分割准确率从65.5%提升至87%，同时需处理语义连贯的镜头缝合问题，通过ImageBind特征匹配确保场景切换的自然性。此外，层级标注系统需平衡整体视频描述与分镜头细节，LLaVA-Video生成的148词平均长度的密集描述既要保持时间连续性又要体现剪辑意图。

常用场景

经典使用场景

在电影制作和视频编辑领域，Cine250K数据集被广泛应用于多镜头视频生成的研究。该数据集通过详细的镜头标注和层次化描述，为研究人员提供了丰富的电影编辑风格先验知识。在生成具有电影风格过渡的多镜头视频时，Cine250K能够帮助模型理解镜头间的语义关联和视觉一致性，从而实现自然流畅的镜头切换。

解决学术问题

Cine250K数据集解决了多镜头视频生成中的关键学术问题，包括镜头过渡控制、时间一致性保持以及电影编辑风格的模拟。通过分析扩散模型中的注意力模式，该数据集揭示了镜头边界与注意力概率之间的强关联，为设计基于掩码的控制机制提供了理论基础。这一突破使得模型能够在无需额外训练的情况下实现任意位置的镜头过渡，显著提升了生成视频的质量和可控性。

实际应用

在实际应用中，Cine250K数据集为影视特效制作、广告创意生成和短视频创作提供了强大支持。基于该数据集训练的模型能够根据用户输入的简短描述，自动生成具有专业电影编辑风格的多镜头视频序列。这不仅大幅降低了视频制作的门槛和成本，还为新形式的数字内容创作开辟了可能性，如个性化电影预告片生成和交互式视频叙事等应用场景。

数据集最近研究

最新研究方向

在计算机视觉领域，Cine250K数据集的推出标志着多镜头视频生成研究迈入新阶段。该数据集通过精心标注的镜头边界和层次化文本描述，为基于扩散模型的电影风格过渡生成提供了重要支撑。最新研究聚焦于探索注意力机制在镜头转换中的关键作用，发现扩散模型中注意力图与镜头边界存在显著关联，据此提出的掩码控制技术实现了对任意位置镜头切换的精确操控。这一突破性进展不仅解决了传统视频生成模型在镜头衔接上的不稳定问题，更为实现符合专业电影剪辑风格的多镜头视频生成开辟了新路径。

相关研究论文

• CineTrans: Learning to Generate Videos with Cinematic Transitions via Masked Diffusion Models

  复旦大学, 上海人工智能实验室, 上海交通大学 · 2025年