MMTrail-20M|多模态学习数据集|视频语言模型数据集

MMTrail是一个大规模的多模态视频-语言数据集，包含超过2000万个预告片片段，具有高质量的多模态字幕，这些字幕整合了上下文、视觉帧和背景音乐。该数据集旨在增强跨模态研究和细粒度多模态-语言模型训练。它提供了200万个以上的LLaVA视频字幕、200万个以上的音乐字幕和6000万个以上的Coca帧字幕，涵盖了27100小时的预告片视频。MMTrail旨在填补当前视频-语言数据集的空白，这些数据集通常忽视了固有的视听关联的潜力。数据集包含了多样化的主题和定制设计的背景音乐，利用先进的大型语言模型（LLM）自适应地合并注释。数据集包括各种元数据，如视频ID、时间戳、生成的字幕、相似度分数等，并以JSON格式提供，可通过HuggingFace数据集库下载。

原始信息汇总

MMTrail: 多模态预告片视频数据集

数据集概述

• 名称: MMTrail
• 类型: 多模态视频-语言数据集
• 规模: 20M+预告片片段
• 总时长: 27.1k小时
• 许可证: CC-BY-NC-SA 4.0
• 任务类别: 特征提取
• 语言: 英语
• 标签: 音乐、视频

数据集内容

• 视频片段: 20M+预告片片段
• 字幕类型:
  • LLaVA视频字幕: 2M+
  • 音乐字幕: 2M+
  • Coca帧字幕: 60M+
• 特点:
  • 多样化的主题（电影、新闻、游戏等）
  • 定制设计的背景音乐
  • 高质量的多模态字幕

数据格式

• 文件格式: JSON
• 包含字段:
  • 视频ID、路径、时长、分辨率、帧率
  • 片段ID、路径、时长、起止帧
  • 图像质量评分、光流评分、美学评分
  • 音乐字幕（带/不带人声）
  • 语音识别字幕
  • 关键帧字幕
  • 对象列表、背景描述
  • 多种字幕版本（原始、润色、合并）

下载与使用

• 下载方式: python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("litwell/MMTrail-2M")

• 注意事项: 不提供处理后的视频数据下载

引用

bibtex @misc{chi2024mmtrailmultimodaltrailervideo, title={MMTrail: A Multimodal Trailer Video Dataset with Language and Music Descriptions}, author={Xiaowei Chi and Yatian Wang and Aosong Cheng and Pengjun Fang and Zeyue Tian and Yingqing He and Zhaoyang Liu and Xingqun Qi and Jiahao Pan and Rongyu Zhang and Mengfei Li and Ruibin Yuan and Yanbing Jiang and Wei Xue and Wenhan Luo and Qifeng Chen and Shanghang Zhang and Qifeng Liu and Yike Guo}, year={2024}, eprint={2407.20962}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV}, url={https://arxiv.org/abs/2407.20962}, }

相关链接

• 论文: https://arxiv.org/abs/2407.20962
• 项目页: https://mattie-e.github.io/MMTrail/
• GitHub: https://github.com/litwellchi/MMTrail

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

MMTrail-20M数据集的构建基于大规模多模态视频语言数据的整合，涵盖了超过20M的预告片片段。通过系统化的标注框架，数据集不仅提供了视觉帧的文本描述，还特别关注了背景音乐与视觉内容的关联性。利用先进的LLM技术，数据集实现了多模态标注的融合，确保了标注的全面性和精确性。这一构建方式为跨模态研究和大规模多模态语言模型的训练提供了坚实的基础。

使用方法

MMTrail-20M数据集的使用方法主要通过JSON文件进行数据加载和处理。用户可以通过Hugging Face的`load_dataset`函数直接加载数据集，获取包含视频ID、时间戳、生成描述和相似性评分等信息的JSON文件。数据集的使用场景包括跨模态研究、多模态语言模型的训练和评估等。通过提供详细的标注信息和高质量的多模态数据，MMTrail-20M为相关领域的研究和应用提供了丰富的资源。

背景与挑战

背景概述

MMTrail-20M数据集由Xiaowei Chi等人于2024年推出，旨在填补多模态视频语言数据集领域的空白。该数据集包含超过2000万条预告片视频片段，涵盖了视觉帧、背景音乐和语言描述的多模态信息。预告片作为电影、新闻和游戏等多样化内容的缩影，其背景音乐与视觉内容的紧密关联为多模态研究提供了丰富的素材。MMTrail通过系统化的标注框架，生成了超过27100小时的视频标注，涵盖了视觉、音乐和语言的多维度信息。该数据集的推出为跨模态研究和细粒度多模态语言模型的训练提供了重要支持，推动了多模态领域的前沿发展。

当前挑战

MMTrail-20M数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，多模态数据的融合与标注需要克服视觉、音频和语言之间的复杂关联，确保标注的全面性和精确性。其次，预告片内容的多样性和背景音乐的定制化设计增加了数据标注的难度，要求标注框架能够同时保留音乐视角和视觉上下文的权威性。此外，数据集的规模庞大，处理超过2000万条视频片段的高质量标注对计算资源和算法效率提出了极高要求。最后，如何确保多模态标注的一致性，并在模型训练中有效利用这些标注，也是该数据集面临的重要技术挑战。

常用场景

经典使用场景

MMTrail-20M数据集在跨模态研究领域具有广泛的应用，特别是在视频与语言的多模态融合任务中。该数据集通过提供超过20M的预告片片段，结合视觉帧、背景音乐和语言描述，为研究者提供了一个丰富的多模态训练平台。经典的使用场景包括视频字幕生成、音乐与视觉内容的关联分析，以及多模态语言模型的微调与评估。

解决学术问题

MMTrail-20M数据集解决了当前视频-语言数据集中音频与视觉信息关联性较弱的问题。通过提供高质量的视觉字幕和音乐描述，该数据集填补了多模态研究中音频与视觉信息融合的空白，显著提升了跨模态模型的训练效果。其系统性标注框架为研究者提供了更精确的多模态数据，推动了视频-语言模型在复杂场景下的表现。

实际应用

在实际应用中，MMTrail-20M数据集为视频推荐系统、智能广告生成以及影视内容分析提供了强大的数据支持。例如，基于该数据集训练的模型可以自动生成与视频内容高度匹配的字幕和音乐描述，提升用户体验。此外，该数据集还可用于影视预告片的自动生成与优化，帮助制作团队快速定位目标观众。

数据集最近研究

最新研究方向

在多媒体信息处理领域，MMTrail-20M数据集以其独特的跨模态特性，为视频-语言模型的研究提供了新的视角。该数据集不仅包含了超过20M的预告片片段，还整合了视觉帧、背景音乐和语言描述，极大地丰富了多模态数据的深度和广度。近年来，随着深度学习技术的进步，研究者们开始探索如何更有效地利用音频和视觉信息之间的内在关联，以提升模型的跨模态理解能力。MMTrail-20M的出现，正是对这一研究趋势的积极响应。通过提供高质量的音频和视觉描述，该数据集为开发更精细的多模态语言模型奠定了基础，推动了从单一模态到多模态融合的研究转型。此外，MMTrail-20M的广泛应用，也为电影、新闻和游戏等领域的自动内容生成和推荐系统提供了强有力的数据支持，具有重要的学术和商业价值。