IVEBench

IVEBench DB是一个用于指令指导视频编辑评估的现代基准测试套件官方数据集，包含短子集（32-128帧）和长子集（129-1024帧）的元数据。

原始信息汇总

IVEBench数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称: IVEBench DB
• 许可证: MIT
• 官方数据集地址: https://huggingface.co/datasets/Coraxor/IVEBench
• 相关论文: IVEBench: Modern Benchmark Suite for Instruction-Guided Video Editing Assessment

数据集配置

• 默认配置:
  • 短提示分割: ivebenchdb_prompt_short.json
  • 长提示分割: livebenchdb_prompt_long.json

文件组成

文件名称	描述
IVEBench-DB_name_mapping.csv	源视频名称到有序名称和原始下载URL的映射
ivebench_prompt_short.json	短子集（32-128帧）的元数据
ivebench_prompt_long.json	长子集（129-1024帧）的元数据
ivebenchdb_mp4_short	短子集（32-128帧）的.mp4视频集合
ivebenchdb_mp4_long	长子集（129-1024帧）的.mp4视频集合

数据特征

• 视频数量: 600个高质量多样化视频
• 帧数范围: 32-1024帧
• 分割方式: 短子集（32-128帧）、长子集（129-1024帧）

使用说明

• 下载命令: huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download Coraxor/IVEBench --local-dir $YOUR_LOCAL_PATH
• 使用前需将.mp4视频文件转换为视频帧文件夹
• 可根据需要调整分辨率和帧数

重要声明

• 仅包含公开可访问的视频URL和元数据，不包含原始视频内容
• 所有原始视频归各自版权持有者和托管平台所有
• 仅限学术研究和教育用途发布

引用信息

bibtex @article{chen2025ivebench, title={IVEBench: Modern Benchmark Suite for Instruction-Guided Video Editing Assessment}, author={Chen, Yinan and Zhang, Jiangning and Hu, Teng and Zeng, Yuxiang and Xue, Zhucun and He, Qingdong and Wang, Chengjie and Liu, Yong and Hu, Xiaobin and Yan, Shuicheng}, journal={arXiv preprint arXiv:2510.11647}, year={2025} }

联系方式

• [e-mail]
• [e-mail]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在视频编辑评估领域，IVEBench数据集的构建采用了系统化的数据采集与处理流程。研究团队首先从公开资源中精心筛选出600个高质量且内容多样的原始视频，确保覆盖广泛的视觉场景和动态特征。随后，通过精心设计的提示生成机制，为每个视频配套创建了结构化的编辑指令，形成完整的指令-视频对。数据集进一步划分为短序列和长序列两个子集，分别对应32-128帧和129-1024帧的视频片段，以适应不同复杂度的编辑任务需求。

特点

该数据集展现出鲜明的多维特征体系，其核心优势在于同时具备时序长度多样性与指令复杂性。短序列子集聚焦基础编辑操作验证，而长序列子集则挑战模型对持续时空关系的理解能力。数据集通过精心设计的元数据结构，完整保留了原始视频的源地址映射关系与编辑指令的语义标注，为量化评估提供可靠基准。特别值得注意的是，所有内容均基于公开可访问的资源构建，既保障了数据来源的合法性，又维护了学术研究的可复现性原则。

使用方法

研究者可通过HuggingFace平台的标准数据接口便捷获取该数据集，使用命令行工具即可完成本地化下载。在实际应用过程中，需将MP4格式视频转换为帧序列结构以满足评估流程的输入要求。数据集提供了专门的预处理脚本，支持分辨率调整与帧采样操作，确保与各类视频编辑模型的兼容性。需要特别强调的是，使用者应严格遵守学术用途规范，在重新下载原始视频时遵循对应平台的授权条款，以维护知识产权边界与学术伦理准则。

背景与挑战

背景概述

随着生成式人工智能技术的迅猛发展，指令引导的视频编辑已成为计算机视觉领域的前沿研究方向。IVEBench数据集由浙江大学、腾讯优图实验室等机构的研究团队于2025年联合创建，旨在构建一个现代化的视频编辑评估基准套件。该数据集通过精心设计的评估框架，系统性地解决了指令引导视频编辑任务中的质量评估难题，为视频生成模型的性能比较提供了标准化测试平台。其创新性的评估体系显著推动了视频编辑技术从传统工具操作向智能化指令执行的范式转变，对促进生成式视频技术的规范化发展具有重要影响。

当前挑战

在视频编辑评估领域，IVEBench面临的核心挑战在于如何建立全面客观的质量评价标准，以准确衡量模型在复杂语义理解与视觉保真度之间的平衡能力。数据构建过程中，研究团队需要克服视频素材的多样性与质量保证之间的张力，从海量候选视频中筛选出600个高质量样本，并设计涵盖不同时长范围的短提示与长提示子集。此外，数据预处理环节涉及视频帧提取、分辨率调整等复杂操作，确保评估过程的技术一致性与结果可比性，这些技术细节的处理直接关系到基准测试的可靠性与普适性。

常用场景

经典使用场景

在视频编辑技术领域，IVEBench数据集作为指令引导视频编辑评估的现代基准套件，其经典应用场景聚焦于系统化评测生成式视频编辑模型的综合性能。该数据集通过精心设计的短提示与长提示子集，分别涵盖32至128帧及129至1024帧的视频序列，为研究者提供了多尺度时序编辑任务的标准化测试环境。其核心价值在于构建了从原始视频获取、提示生成到质量评估的完整闭环，成为衡量模型在语义理解、时序一致性及视觉保真度等维度的黄金标准。

实际应用

在实际应用层面，IVEBench为工业级视频编辑工具的研发提供了核心验证基础。科技企业可借助该数据集优化智能剪辑系统的指令响应能力，例如在影视后期制作中实现精准的场景替换特效，或为社交媒体平台开发一键式风格迁移功能。其长序列视频子集特别适用于检验模型在纪录片、教育视频等长内容编辑中的稳定性，而短序列数据则支撑短视频平台实时编辑算法的迭代，最终赋能创作者以自然语言指令实现专业级视觉内容生成。

衍生相关工作

该数据集的发布催生了系列前沿研究，例如基于扩散模型的时序一致性编辑框架、结合大语言模型的指令解析引擎等创新工作。众多团队以IVEBench为基准开展了编辑质量与推理效率的联合优化，衍生出如分层编辑评估指标、跨模态对齐损失函数等方法论突破。这些研究不仅深化了对视频生成模型能力边界的认知，更形成了以标准数据集为枢纽的学术生态，持续推动着指令引导视频编辑技术向更高层次的智能化演进。