HKUSTAudio/VidMuse-V2M-Dataset

V2M数据集是一个大规模的视频到音乐生成数据集，包含36万对视频和音乐配对，覆盖了电影预告片、广告和纪录片等多种类型的视频内容，为研究人员提供了探索视频内容与音乐生成之间关系的丰富资源。The V2M dataset is a large-scale video-to-music generation dataset, containing 360K pairs of videos and music, covering various types such as movie trailers, advertisements, and documentaries, providing researchers with a rich resource to explore the relationship between video content and music generation.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

V2M数据集是VidMuse项目的核心组成部分，旨在推动视频到音乐生成领域的研究发展。该数据集通过系统性的构建流程，收集了36万对视频与音乐样本，涵盖电影预告片、广告片和纪录片等多种视频类型。每对样本均经过严格的匹配与校验，确保视频内容与对应音乐之间具备高度的语义关联性与时间同步性，为探索视频内容与音乐生成之间的内在联系提供了坚实的数据基础。

特点

该数据集最显著的特征在于其规模宏大且内容多元，共计36万对视频-音乐配对，覆盖了电影预告片、广告和纪录片等广泛的应用场景。这种多样性不仅丰富了数据集的语义层次，也为模型学习不同风格和情感表达的音乐生成提供了充足素材。此外，数据集还提供了V2M.txt、V2M-20k.txt和V2M-bench.txt三种文件结构，分别对应完整数据集、精简子集和基准测试集，便于研究者根据需求灵活选用。

使用方法

研究者可通过Git命令直接克隆数据集仓库至本地环境，操作简便快捷。数据集以文本文件形式组织，其中V2M.txt包含全部36万对样本的索引信息，V2M-20k.txt提供2万对样本的轻量版本以加速原型开发与调试，而V2M-bench.txt则专为模型评估与性能对比设计。使用时应依据研究目标选取相应文件，解析其中的视频与音乐路径，进而加载原始数据进行训练或测试。

背景与挑战

背景概述

视频与音乐之间的语义对齐是多媒体生成领域的前沿课题，然而缺乏大规模、高质量的视频-音乐配对数据长期制约着该方向的发展。为突破这一瓶颈，香港科技大学研究团队于2024年提出了VidMuse项目，并在此基础上构建了V2M数据集。该数据集由Zeyue Tian、Zhaoyang Liu等学者主导，收录了超过36万对视频与音乐样本，涵盖电影预告片、广告、纪录片等多种类型，为探索视频内容与音乐生成之间的深层关联提供了丰富的训练资源。V2M数据集的问世不仅填补了该领域大规模标注数据的空白，更为视频到音乐自动生成的研究奠定了重要基础，显著推动了多媒体内容创作与人工智能交叉领域的学术进展。

当前挑战

视频到音乐生成任务面临的核心挑战在于如何捕捉视频中动态场景、情感基调与音乐节奏、旋律之间的复杂映射关系，传统方法往往因数据稀疏而难以建模这种跨模态的细粒度对应。V2M数据集在构建过程中同样遭遇多重困难：首先，从海量视频中筛选出背景音乐与画面高度契合的片段需要精确的音频-视觉同步检测技术；其次，不同视频类型（如纪录片与广告）的音乐风格差异极大，对数据标注的标准化提出了严苛要求；此外，确保数据集的版权合规性与多样性之间的平衡也是一大难题，最终通过严格筛选与过滤才得以形成目前包含36万对样本的高质量资源。

常用场景

经典使用场景

VidMuse-V2M-Dataset作为视频到音乐生成领域的标杆性大规模数据集，其经典使用场景聚焦于构建和评估从视觉内容到音频配乐的跨模态生成模型。研究者利用该数据集训练深度学习模型，学习视频帧序列、场景情绪、剪辑节奏与音乐旋律、和声、节奏之间的映射关系，从而实现对电影预告片、广告、纪录片等多样化视频素材的自动化配乐生成。这一过程不仅要求模型捕捉短时视觉动态，还需理解长程叙事结构，使得V2M成为验证长短期建模能力的关键基准。

衍生相关工作

V2M数据集直接催生了VidMuse这一经典视频到音乐生成框架，该框架创新性地引入长短期建模机制，分别处理视频的瞬时视觉特征与全局叙事结构。在VidMuse基础上，后续研究进一步探索了基于注意力机制的跨模态融合方法，以及利用扩散模型提升生成音乐的多样性与保真度。此外，V2M还被用作评估视频生成模型质量的新维度，衍生出视频-音乐协同评估指标，推动了多媒体内容生成领域的标准化进程，为后续如MovieGen、AudioLDM等工作的对比研究提供了关键参考。

数据集最近研究

最新研究方向

在人工智能与多媒体内容生成领域，视频到音乐（Video-to-Music）的自动创作正成为跨模态学习的前沿热点。V2M数据集作为VidMuse项目的核心资源，汇聚了36万对涵盖电影预告片、广告和纪录片等多种类型的视频与音乐配对样本，为探索视频内容与音乐生成之间的深层语义关联提供了坚实的数据基础。当前研究聚焦于利用长短期时序建模技术，从视觉场景、情感氛围和节奏动态中提取多模态特征，以实现高保真度、风格匹配的音乐合成。该数据集不仅推动了影视广告等创意产业的自动化生产流程，也为智能媒体编辑、虚拟现实内容构建等新兴应用开辟了新的可能性，其大规模、多样化的特性正加速跨模态生成模型从实验室走向实际部署。