VidComposition_Benchmark

VidComposition是一个用于评估多模态大型语言模型（MLLMs）对视频组成理解能力的数据集。它包含了982个经过精心挑选和剪辑的视频，以及1706个针对视频不同组成方面设计的多选题，这些方面包括摄像机运动、角度、镜头大小、叙事结构、角色动作和情感等。该数据集旨在填补当前多模态模型评估基准在视频组成理解方面的空白。

原始信息汇总

VidComposition Benchmark 数据集概述

基本信息

• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别:
  • 问答
  • 多选
  • 视频文本到文本

数据集描述

VidComposition 是一个专门设计用于评估多模态大语言模型（MLLMs）在视频构图理解能力上的基准测试。该数据集包含982个视频和1706个多项选择题，涵盖以下构图方面：

• 摄像机移动
• 摄像机角度
• 镜头大小
• 叙事结构
• 角色动作和情感等

数据集格式

每个数据项为一个JSON对象，结构如下： json { "video": "0SIK_5qpD70", "segment": "0SIK_5qpD70_183.3_225.5.mp4", "class": "background_perception", "question": "What is the main background in the video?", "options": { "A": "restaurant", "B": "hallway", "C": "grassland", "D": "wood" }, "id": "1cad95c1-d13a-4ef0-b1c1-f7e753b5122f" }

评估方法

评估时需提交以下格式的预测文件： json [ { "id": "1cad95c1-d13a-4ef0-b1c1-f7e753b5122f", "model_answer": "A" }, ... ]

引用

如需引用该数据集，请使用以下BibTeX条目： bibtex @article{tang2024vidcompostion, title = {VidComposition: Can MLLMs Analyze Compositions in Compiled Videos?}, author = {Tang, Yunlong and Guo, Junjia and Hua, Hang and Liang, Susan and Feng, Mingqian and Li, Xinyang and Mao, Rui and Huang, Chao and Bi, Jing and Zhang, Zeliang and Fazli, Pooyan and Xu, Chenliang}, journal = {arXiv preprint arXiv:2411.10979}, year = {2024} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在多媒体内容理解领域，VidComposition_Benchmark通过精心筛选的编译视频和电影级注释构建而成。该数据集包含982个视频片段和1706道多项选择题，覆盖了镜头运动、角度、景别、叙事结构、角色行为与情感等多个视频构成要素。每个数据项以JSON格式存储，包含视频ID、片段信息、问题类别、具体问题及选项，确保了数据的结构化和可扩展性。

使用方法

使用该数据集时，研究者需按照指定JSON格式提交模型预测结果。评估框架要求每个预测项包含问题ID和模型选择的选项字母。数据集提供的标准化接口支持快速集成到多模态模型评估流程中，其细粒度的问题分类体系便于针对性分析模型在不同视频构成维度上的表现。通过HuggingFace平台提供的评估空间，研究者可便捷地进行在线测试与结果比对。

背景与挑战

背景概述

随着多模态大语言模型（MLLMs）的快速发展，其在视频内容分析领域的应用日益广泛。然而，现有的评估基准主要集中于抽象视频理解，缺乏对视频构图能力的细致评估。视频构图涉及视觉元素在复杂视频背景下的组合与交互，是理解视频深层含义的关键。2024年，由Yunlong Tang等研究人员提出的VidComposition基准填补了这一空白。该数据集包含982个视频和1706道多项选择题，涵盖摄像机运动、角度、镜头大小、叙事结构、角色动作与情感等多维构图要素。通过评估33个开源和专有MLLMs，研究发现当前模型在复杂视频构图理解上存在显著性能差距，为未来研究提供了重要方向。

当前挑战

VidComposition基准旨在解决视频构图理解的评估难题，其核心挑战在于如何准确捕捉视频中视觉元素的复杂交互关系。现有MLLMs在抽象视频理解上表现优异，但在构图分析任务中表现不佳，凸显了模型对细粒度视觉特征和上下文关联的建模不足。数据构建过程中，研究团队面临视频标注的高复杂度挑战，需对每一帧的构图要素进行精细化标注，包括摄像机参数、角色动态等专业电影级元素。此外，多项选择题的设计需平衡专业性与普适性，确保评估结果既反映模型真实能力，又具备广泛适用性。这些挑战为未来多模态模型的发展提出了新的技术要求。

常用场景

经典使用场景

在多媒体内容分析领域，VidComposition_Benchmark数据集为研究者提供了一个标准化的评估平台，专门用于测试多模态大语言模型（MLLMs）对视频构图元素的理解能力。通过精心挑选的982个视频片段和1706道多选题，该数据集能够全面评估模型在镜头运动、角度、画面大小、叙事结构等多个构图维度的表现。

解决学术问题

该数据集解决了当前多模态大语言模型在视频构图理解方面的评估空白问题。传统评估方法多聚焦于抽象视频内容理解，而VidComposition_Benchmark通过引入电影级注释和多选题形式，为研究者提供了一个更精细的评估工具。这不仅揭示了现有模型在复杂视频构图理解上的局限性，也为未来模型优化指明了方向。

实际应用

在实际应用中，VidComposition_Benchmark数据集可广泛应用于视频内容生成、智能剪辑辅助、影视制作自动化等领域。通过评估模型对视频构图的理解能力，该数据集为开发更智能的视频处理工具提供了重要参考，尤其在需要高度理解视频构图细节的场景中，如电影预告片生成或广告视频自动剪辑。

数据集最近研究

最新研究方向

随着多模态大语言模型（MLLMs）在视频理解领域的快速发展，VidComposition_Benchmark数据集的推出填补了现有评估基准在视频构图理解方面的空白。该数据集通过精心策划的编译视频和电影级注释，深入评估MLLMs在视频构图理解方面的能力，包括摄像机运动、角度、镜头大小、叙事结构、角色动作和情感等多个维度。近期研究聚焦于如何提升MLLMs在复杂视频构图中的理解能力，尤其是在高度编译的视频上下文中对视觉元素组合和交互的细微解读。这一研究方向不仅揭示了当前MLLMs与人类能力之间的显著差距，也为未来模型优化提供了重要参考。