S-VideoXum

S-VideoXum数据集是一个扩展的VideoXum数据集，用于脚本驱动的视频摘要。该数据集包含了从VideoXum中提取的大量视频及其人类标注的摘要，并为每个视频的摘要添加了自然语言描述。这些描述是通过使用LLaVA-NeXT-7B大型多模态模型生成的。数据集的目的是支持脚本驱动的视频摘要研究，通过提供视频、摘要和摘要描述的三元组，可以训练模型生成适应不同用户需求的视频摘要。S-VideoXum数据集拥有超过11908个视频条目，覆盖了多个领域，视频长度最长可达12.5分钟。该数据集的创建旨在解决现有视频摘要方法无法根据用户特定需求生成摘要的问题，通过脚本驱动的摘要方法，可以生成更丰富、更符合用户需求的视频摘要。The S-VideoXum dataset is an extended version of the VideoXum dataset, tailored for script-driven video summarization. This dataset contains a large number of videos extracted from VideoXum along with their human-annotated summaries, and adds natural language descriptions for each video's summary. These descriptions are generated using the LLaVA-NeXT-7B large multimodal model. The dataset aims to support research on script-driven video summarization: by providing triplets of videos, summaries, and summary descriptions, it enables the training of models to generate video summaries tailored to diverse user requirements. The S-VideoXum dataset comprises over 11,908 video entries, covering multiple domains, with the maximum video duration reaching up to 12.5 minutes. This dataset was developed to address the limitation of existing video summarization methods that fail to generate summaries tailored to specific user needs; script-driven summarization approaches can produce more abundant and user-aligned video summaries.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

S-VideoXum数据集是基于VideoXum大规模视频摘要数据集扩展而来，旨在支持脚本驱动的视频摘要任务。通过利用先进的LLaVA-NeXT-7B大型多模态模型，为每个视频的多个人工标注摘要生成了自然语言描述。具体构建过程中，视频以每秒一帧的速率采样，并使用提示词“描述视频中的重要场景”生成描述文本，最大令牌数设为200，并应用4位量化以降低计算成本。此外，还为完整视频生成了自然语言描述，以便与多模态通用视频摘要方法进行性能比较。数据集最终包含11,908个视频，分为训练集（6,782个样本）、验证集（3,419个样本）和测试集（1,707个样本）。

使用方法

使用S-VideoXum数据集时，研究者可通过“视频-摘要-描述”三元组训练脚本驱动视频摘要模型。输入为完整视频和用户提供的脚本（描述目标摘要内容），输出为符合脚本要求的视频摘要。训练阶段采用监督学习，通过二元交叉熵损失比较模型生成的帧级分数与人工标注的二进制摘要标签。评估时，选择验证集性能最佳的模型，在测试集上计算机器生成摘要与真实摘要的F-Score（重叠百分比）。对于多模态通用摘要任务，可将完整视频描述作为输入，采用平均帧级重要性分数和秩相关系数（Kendall’s τ、Spearman’s ρ）进行评估。数据集提供的预提取CLIP嵌入和公开数据划分方案进一步简化了实验流程。

背景与挑战

背景概述

S-VideoXum数据集由CERTH-ITI的研究团队于2025年提出，旨在解决脚本驱动的视频摘要任务。该任务的核心目标是根据用户提供的脚本，从完整视频中选择与脚本内容最相关的部分生成摘要。S-VideoXum基于VideoXum数据集扩展而来，通过为每个视频的多个人工标注摘要生成自然语言描述，使其适用于脚本驱动的视频摘要研究。这一创新不仅推动了视频摘要领域的发展，还为个性化视频内容生成提供了重要技术支持。数据集包含11,908个开放域视频，涵盖多样化的视觉内容，为训练和评估跨模态视频摘要方法提供了丰富资源。

当前挑战

S-VideoXum面临的挑战主要体现在两个方面：领域问题方面，传统视频摘要方法难以根据用户提供的详细脚本生成个性化摘要，现有方法多依赖简短查询，导致生成的摘要视觉和语义多样性不足；构建过程方面，数据集需要为每个视频的多个摘要生成高质量自然语言描述，这对大规模数据处理和跨模态对齐提出了挑战。此外，如何确保生成的描述准确反映摘要内容，同时保持与原始视频的语义一致性，也是构建过程中的关键难题。

常用场景

经典使用场景

在多媒体内容爆炸式增长的时代，S-VideoXum数据集为脚本驱动的视频摘要任务提供了重要支持。该数据集通过结合视频内容与自然语言描述，使得研究者能够训练模型根据用户提供的详细脚本来生成定制化的视频摘要。这一场景特别适用于需要根据特定需求快速浏览长视频内容的场景，如新闻编辑、教育视频制作等。

解决学术问题

S-VideoXum数据集解决了传统视频摘要方法中无法根据用户具体需求生成多样化摘要的学术问题。通过提供视频、摘要及摘要描述的三元组，该数据集支持训练模型理解并响应复杂的用户脚本，从而生成语义和视觉上更为丰富的摘要。这一突破显著提升了视频摘要的个性化和实用性，为多媒体内容处理领域带来了新的研究方向。

实际应用

在实际应用中，S-VideoXum数据集可广泛应用于媒体产业、在线教育平台以及社交媒体内容管理。例如，新闻编辑可以利用该数据集训练的模型，根据不同的报道重点快速生成多样化的新闻视频摘要；教育平台则可以根据学生的学习需求，定制个性化的课程内容摘要，提升学习效率。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，S-VideoXum数据集在视频摘要领域的研究方向主要集中在脚本驱动的视频摘要任务上。该任务旨在通过用户提供的脚本（即对期望摘要内容的详细描述）来选择与脚本最相关的视频片段，从而生成定制化的视频摘要。这一研究方向突破了传统基于关键词或短句查询的局限性，使得生成的摘要更具视觉和语义多样性。前沿研究热点包括跨模态注意力机制的优化、大型多模态模型（如LLaVA-NeXT-7B）的应用，以及如何通过自然语言描述增强数据集的训练效果。S-VideoXum的扩展版本通过为每个视频的多个标注摘要生成自然语言描述，显著提升了模型在脚本驱动任务中的性能。这一进展不仅推动了视频摘要技术的个性化发展，还为多模态融合和自然语言处理在视频分析中的应用提供了新的研究范式。

相关研究论文

• SD-VSum: A Method and Dataset for Script-Driven Video Summarization

  希腊塞萨洛尼基CERTH-ITI · 2025年