TAVGBench

TAVGBench是由西北工业大学和上海人工智能实验室等机构合作开发的大规模数据集，包含超过170万个音频-视频对，总时长达到11.8万小时。该数据集来源于YouTube视频，通过自动化的粗到细文本标注流程进行详细描述，确保每个音频视频对都有详细的音频和视频内容描述。TAVGBench旨在支持文本到可听视频生成（TAVG）任务的研究，通过提供大规模、高质量的训练和测试数据，推动多模态生成技术的发展，特别是在需要同步音频和视频的场景中。TAVGBench is a large-scale dataset co-developed by Northwestern Polytechnical University, Shanghai AI Laboratory and other institutions. It contains over 1.7 million audio-video pairs, with a total duration of 118,000 hours. Sourced from YouTube videos, each audio-video pair is equipped with detailed descriptions of both audio and visual content via an automated coarse-to-fine text annotation pipeline, ensuring the comprehensiveness of the content annotations. TAVGBench aims to support research on the Text-to-Audible Video Generation (TAVG) task. By providing large-scale, high-quality training and test datasets, it promotes the development of multimodal generation technologies, especially in scenarios requiring synchronized audio and video generation.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在多媒体生成领域，构建高质量的多模态数据集是推动文本到视听视频生成（TAVG）研究的关键。TAVGBench的构建依托于从YouTube视频中提取的170万条对齐的音频-视频对，源自AudioSet资源库。为确保数据标注的精确性与丰富性，研究团队设计了一套从粗到细的自动化标注流程：首先利用BLIP2模型生成视频内容描述，同时采用WavCaps模型提取音频特征描述；随后，通过ChatGPT对两模态的初始描述进行语法修正、语义增强与融合，生成连贯且符合人类表达习惯的最终文本标注。这一流程不仅提升了标注的上下文一致性，还显著增强了数据集中文本描述对音频与视频内容的覆盖深度，为模型训练提供了可靠的多模态对齐基础。

特点

TAVGBench作为文本到视听视频生成领域的首个大规模基准数据集，其突出特点在于规模宏大与多模态对齐的完整性。数据集包含超过170万条视频片段，总时长约1.18万小时，涵盖了多样化的真实世界场景。与以往仅关注单一模态的数据集不同，TAVGBench为每个样本同时提供音频与视频的详细文本描述，平均每条标注包含2.32个句子和49.98个词汇，确保了丰富的语义信息。此外，数据集通过自动化流程避免了人工标注的主观偏差，并引入了新颖的音频-视觉和谐分数（AVHScore），为评估生成结果中音视频模态的对齐程度提供了量化指标，从而填补了多模态生成任务中缺乏综合性评估工具的空白。

使用方法

TAVGBench为文本到视听视频生成任务提供了全面的训练与评估平台。研究人员可利用该数据集以监督学习方式训练多模态生成模型，例如基于潜在扩散模型的基线方法TAVDiffusion。在使用过程中，模型接收融合音频与视频描述的文本提示作为输入，通过双流架构同步生成对齐的音频和视频内容。评估阶段，除了传统指标如FVD、KVD和FAD外，AVHScore能够专门衡量生成音视频之间的语义对齐质量。数据集还支持零样本能力测试，例如在未参与训练的FAVDBench子集上进行性能验证，从而推动模型在复杂真实场景中的泛化能力与实用性发展。

背景与挑战

背景概述

随着多模态生成技术的蓬勃发展，文本到视频生成任务已取得显著进展，但同步生成音频与视频内容的研究仍处于探索阶段。TAVGBench数据集由西北工业大学、上海人工智能实验室等机构的研究团队于2024年提出，旨在填补文本到可听视频生成领域的空白。该数据集包含超过170万条音频-视频对，总时长约1.18万小时，通过自动标注流程为每条数据提供详细的跨模态描述。TAVGBench的核心研究问题在于推动多模态生成模型从单一视觉输出向视听同步生成的演进，为创建沉浸式多媒体体验提供关键数据支撑，对计算机视觉、音频处理及自然语言处理的交叉领域具有深远影响。

当前挑战

TAVGBench致力于解决文本到可听视频生成这一新兴任务的挑战，其核心在于实现音频与视频模态的高质量对齐，确保生成内容在语义与时间上的同步性。构建过程中面临多重困难：一是大规模跨模态数据集的稀缺性，需从海量视频中筛选并标注高质量的音频-视频对；二是自动标注的复杂性，需融合BLIP2、WavCaps等模型分别处理视觉与音频信息，并借助ChatGPT进行语义整合以提升描述的自然度与一致性；三是评估标准的缺失，传统指标难以衡量跨模态对齐效果，促使研究者提出全新的音频-视觉和谐度评分以量化生成结果的协调性。

常用场景

经典使用场景

在多媒体生成领域，TAVGBench作为首个大规模文本到视听视频生成的基准数据集，其经典使用场景集中于训练和评估端到端的跨模态生成模型。该数据集通过自动标注流程为超过170万条视频片段提供了详尽的音频与视频内容描述，使得研究人员能够在一个统一框架下探索文本、视觉与听觉信号之间的复杂对齐关系。其核心应用在于为TAVG任务提供标准化、可量化的实验平台，推动模型在生成同步音画内容方面的性能提升。

解决学术问题

TAVGBench有效解决了多模态生成研究中长期存在的关键学术问题，即缺乏大规模、高质量的音视频对齐数据。传统数据集往往仅描述单一模态，而该数据集通过融合BLIP2和WavCaps的自动标注技术，并结合ChatGPT进行语义整合，实现了对音视频内容的精细化联合描述。这为研究跨模态语义对齐、多模态扩散模型训练以及音视频同步生成提供了数据基础，显著降低了该领域的研究门槛。

衍生相关工作

围绕TAVGBench衍生的经典工作主要包括其基线模型TAVDiffusion以及后续的多模态对齐方法。TAVDiffusion采用双流潜在扩散架构，通过交叉注意力与对比学习机制实现音视频特征的协同生成，为后续研究提供了可扩展的框架基础。此外，该数据集催生了针对音视频和谐度评估的新指标AVHScore，推动了多模态生成质量评估体系的发展，并激发了如跨模态Transformer、统一多模态编码器等方向的创新探索。