OpenVE-3M

OpenVE-3M是一个开源、大规模、高质量的指令引导视频编辑数据集，包含空间对齐编辑（全局风格、背景更改、局部更改、局部移除、局部添加和字幕编辑）和非空间对齐编辑（相机多镜头编辑和创意编辑）两大类。所有编辑类型均通过精心设计的数据流程生成，并经过严格的质量过滤。OpenVE-3M在规模、编辑类型多样性、指令长度和整体质量上均超过现有的开源数据集。

OpenVE-3M is an open-source, large-scale, high-quality instruction-guided video editing dataset that covers two major categories: spatially aligned editing (including global style modification, background replacement, local modification, local removal, local addition and subtitle editing) and non-spatially aligned editing (including camera multi-shot editing and creative editing). All editing types are generated via a meticulously designed data pipeline and subjected to strict quality filtering. OpenVE-3M outperforms existing open-source datasets in terms of scale, diversity of editing types, instruction length and overall quality.

原始信息汇总

OpenVE-3M 数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称：OpenVE-3M: A Large-Scale High-Quality Dataset for Instruction-Guided Video Editing
• 核心定位：一个开源的、大规模的、高质量的指令引导视频编辑数据集。
• 发布状态：数据集、代码、模型和基准测试目前正在审核中。

数据集背景与目标

• 研究背景：基于指令的图像编辑数据集在质量和多样性上持续提升，但大规模、高质量的指令引导视频编辑数据集仍然稀缺。
• 核心目标：为解决上述空白而构建。

数据集内容与结构

• 数据规模：大规模。
• 数据质量：高质量。
• 编辑类别：包含两大主要类别：
  1. 空间对齐编辑：包括全局风格、背景更换、局部更改、局部移除、局部添加和字幕编辑。
  2. 非空间对齐编辑：包括摄像机多镜头编辑和创意编辑。
• 数据生成：所有编辑类型均通过精心设计的数据流程生成，并经过严格的质量过滤。

数据集优势

• 在规模、编辑类型多样性、指令长度和整体质量方面超越了现有的开源数据集。

关联资源

• 数据集地址：https://huggingface.co/datasets/Bytedance/OpenVE-3M
• 基准测试：OpenVE-Bench（包含431个视频-编辑对，涵盖多样化的编辑任务，并包含三个与人类判断高度一致的关键指标）。地址：https://huggingface.co/datasets/Bytedance/OpenVE-Bench
• 预训练模型：OpenVE-Edit（一个5B模型，在该数据集上训练，并在OpenVE-Bench上达到了新的最先进水平，超越了包括14B基线在内的所有先前开源模型）。地址：https://huggingface.co/Bytedance/OpenVE-Edit
• 技术报告：https://arxiv.org/abs/2512.07826
• 项目主页：https://lewandofskee.github.io/projects/OpenVE/

作者与机构

• 主要作者：Haoyang He, Jie Wang（并列贡献）, Jiangning Zhang, Zhucun Xue, Xingyuan Bu, Qiangpeng Yang, Shilei Wen, Lei Xie（通讯作者）。
• 所属机构：浙江大学、字节跳动。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在指令引导视频编辑领域，高质量数据集的稀缺性制约了模型性能的突破。OpenVE-3M的构建过程采用了精心设计的自动化数据流水线，该流程能够系统性地生成多样化的编辑样本。数据集涵盖空间对齐编辑与非空间对齐编辑两大类别，具体包括全局风格转换、背景替换、局部修改、字幕编辑以及创意性编辑等多种任务。每个样本均经过严格的质量过滤机制筛选，确保了编辑指令的准确性与生成结果的高保真度，从而在规模与质量层面为研究社区提供了坚实的数据基础。

使用方法

该数据集主要服务于指令引导视频编辑模型的训练与评估。研究人员可通过Hugging Face平台直接访问OpenVE-3M，将其用于训练端到端的视频编辑模型，例如团队同期发布的OpenVE-Edit模型。数据集的结构化设计便于进行特定编辑任务的针对性训练或全任务联合训练。此外，结合配套发布的OpenVE-Bench基准测试集，用户可以客观评估模型在多种编辑任务上的性能，其评估指标与人类主观判断高度一致，为模型迭代与比较提供了可靠依据。

背景与挑战

背景概述

在人工智能驱动的视频生成与编辑领域，指令引导的视频编辑技术旨在通过自然语言指令精确操控视频内容，是连接视觉理解与内容创作的关键桥梁。然而，该领域长期面临高质量、大规模训练数据稀缺的瓶颈。为应对这一挑战，浙江大学与字节跳动的研究团队于2025年联合发布了OpenVE-3M数据集。该数据集的核心研究问题在于构建一个开源、大规模且高质量的指令-视频编辑对集合，以支撑复杂视频编辑任务的模型训练与评估。其通过精心设计的数据流水线，涵盖了空间对齐编辑与非空间对齐编辑共八大类别，显著提升了数据的规模、多样性与指令丰富度，对推动通用视频编辑模型的发展具有重要影响力。

当前挑战

OpenVE-3M数据集致力于解决指令引导视频编辑这一核心领域问题，其首要挑战在于如何定义并实现复杂、多样且符合人类意图的编辑操作，例如在保持时序连贯性的同时，完成局部物体的添加、移除或全局风格的转换。在构建过程中，研究团队面临数据获取与生成的巨大挑战，包括需要设计自动化且可靠的流水线来生成海量高质量的编辑样本，并实施严格的质量过滤机制以确保数据真实性。此外，如何系统性地构建一个覆盖全面编辑任务、且评估指标与人类判断高度一致的基准测试集，以客观衡量模型性能，亦是该领域长期存在的关键挑战。

常用场景

经典使用场景

在视频生成与编辑领域，高质量数据是推动模型性能提升的关键。OpenVE-3M数据集以其大规模、多样化的指令-视频对，为指令引导的视频编辑任务提供了经典的应用场景。该数据集广泛应用于训练和评估视频编辑模型，特别是针对空间对齐编辑（如全局风格转换、背景替换、局部增删）与非空间对齐编辑（如镜头切换与创意编辑）等多类别任务。研究者通过该数据集能够系统性地探索模型在复杂编辑指令下的理解与执行能力，为视频内容自动化创作奠定了坚实的数据基础。

解决学术问题

当前视频编辑研究面临高质量标注数据匮乏、编辑类型单一以及缺乏统一评估基准的挑战。OpenVE-3M通过构建涵盖八种编辑类别的大规模数据集，有效解决了指令多样性不足与数据质量参差不齐的学术问题。其精心设计的数据流水线与严格的质量过滤机制，确保了样本的真实性与一致性。该数据集的推出不仅填补了指令引导视频编辑领域的数据空白，更通过配套的OpenVE-Bench基准测试，为模型性能提供了客观、可复现的评估标准，显著推动了该领域的标准化进程。

实际应用

从影视后期制作到社交媒体内容创作，自动化视频编辑技术正逐步渗透至实际生产环节。OpenVE-3M数据集支持的实际应用场景包括智能视频特效生成、广告素材快速适配、教育视频个性化修改以及短视频平台的内容增强。基于该数据集训练的模型能够理解自然语言指令，实现高效、精准的视频修改，大幅降低专业编辑门槛与时间成本。例如，用户可通过简单指令完成视频背景替换或局部对象调整，为内容创作者与企业提供了灵活、可扩展的编辑解决方案。

数据集最近研究

最新研究方向

在视频生成与编辑领域，高质量指令引导的数据集是推动模型能力突破的关键。OpenVE-3M作为大规模开源视频编辑数据集，其前沿研究聚焦于多类别编辑任务的统一建模，特别是空间对齐编辑与非空间对齐编辑的联合学习。该数据集涵盖全局风格转换、背景替换、局部增删、字幕编辑以及镜头创意编辑等多种任务，为构建通用视频编辑模型提供了丰富且高质量的监督信号。相关研究正探索基于扩散模型或Transformer的端到端架构，旨在实现精准的时序一致性保持与复杂指令理解。伴随OpenVE-Bench基准的建立，该领域正逐步形成标准化评估体系，推动模型在真实场景下的实用化与性能提升，对短视频创作、影视后期等产业应用具有深远意义。