CineVerse|电影制作数据集|视频合成数据集

CineVerse数据集是为了电影场景组合任务而创建的，它由马里兰大学帕克分校和Adobe Research共同开发。该数据集的创建旨在支持电影制作中的多角色、复杂交互和视觉电影效果等挑战，为电影场景的生成提供了高质量的数据支持。CineVerse数据集的创建过程和具体内容在文中未详细描述，但可以推测它包含了详细的场景描述、角色设定和镜头描述等信息。该数据集的应用领域主要在于电影视频合成，旨在生成视觉上连贯且内容丰富的电影场景，为电影制作提供新的可能性。

原始信息汇总

CineVerse: Consistent Keyframe Synthesis for Cinematic Scene Composition

摘要

• 提出CineVerse框架，专注于电影场景合成的任务。
• 任务特点：强调帧间一致性和连续性，解决电影制作中的多角色、复杂互动和视觉特效等挑战。
• 方法：创建CineVerse数据集，采用两阶段方法：
  1. 使用大型语言模型（LLM）生成详细场景计划（包括场景设置、角色描述和分镜描述）。
  2. 微调文本到图像生成模型以合成高质量视觉关键帧。
• 实验结果：CineVerse在生成视觉连贯且内容丰富的电影场景方面表现优异。

方法概述

1. 第一阶段（LLM规划）：
   • 输入：场景描述。
   • 输出：详细脚本，包括：
     • 场景设置（背景描述）。
     • 角色（独特外观描述）。
     • 分镜描述（角色动作和指定镜头）。
2. 第二阶段（关键帧合成）：
   • 使用生成的脚本，通过微调的文本到图像模型合成多张关键帧。

数据处理

• 使用预训练的视觉语言模型提取场景描述、分镜细节和角色外观。

对比实验

A. 多角色场景对比

• 对比方法：
  • One-Prompt-One-Story (ICLR 2025)
  • ConsiStory (TOG 2025)
  • StoryDiff (NeurIPS 2024)
  • IC-LoRA (arxiv 2024)
• 示例：
  • 场景：技术人员通过“光环”装置制服嫌疑人。
  • 地点：未来主义实验室。
  • 角色：两名技术人员（女性和男性）和一名嫌疑人。
  • 分镜描述：包含5个镜头（广角、中景、特写等）。

B. 单角色场景对比

• 对比方法：Video Studio (Long et al., ECCV 2024)
• 示例：
  • 场景：Adam在电视工作室担任制作助理。
  • 地点：繁忙的电视工作室。
  • 角色：Adam（年轻男性，休闲装扮）。
  • 分镜描述：包含3个镜头（广角、中景、特写）。

C. LLM分镜规划对比

• 对比方法：通用指令 vs. 指令优化
• 示例：
  • 场景：Cobb的图腾（旋转的陀螺）。
  • 地点：模糊的现实与梦境混合环境。
  • 角色：Cobb（男性，短头发）。
  • 分镜描述：包含3个镜头（广角、中景、特写）。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

CineVerse数据集的构建基于Storyboard20K数据集，通过多阶段精细处理流程实现。首先筛选出8.5K个多镜头场景作为基础数据，随后利用LLaVa-OneVision多模态大模型提取镜头描述、景别尺寸、场景设置和角色特征等新属性。针对原始数据中代词指代模糊的问题，结合MovieNet的全局情节信息，采用LLama3.3模型进行指代消解和场景描述细化，最终形成包含46K个镜头的增强型数据集。

使用方法

使用该数据集需遵循两阶段流程：首先将高层场景描述输入经过微调的LLM（如LLama3.3-70B）生成包含场景设置、角色属性和分镜脚本的详细规划；随后采用基于FLUX架构的文本生成图像模型，通过固定高度（272px）和棋盘格边界（16px）的预处理方式，将分镜脚本转换为视觉连贯的关键帧序列。特别建议在微调时采用rank=128的LoRA适配器，以获得最佳的多镜头生成效果。

背景与挑战

背景概述

CineVerse数据集由马里兰大学和Adobe Research的研究团队于2025年创建，旨在解决电影场景合成的关键问题。该数据集专注于从高级场景描述生成连贯的多镜头关键帧，强调角色一致性、场景连续性和电影化效果。作为首个专门针对电影级多镜头合成的数据集，CineVerse通过整合Storyboard20K的8.5K多镜头场景并新增镜头尺寸、场景设置等标注，为生成式AI在电影叙事领域的应用提供了重要基准。其创新性的两阶段框架——基于大语言模型的场景规划和文本到图像的关键帧生成——显著提升了视觉叙事的一致性，对自动电影制作、虚拟制片等领域产生深远影响。

当前挑战

CineVerse面临的核心挑战体现在两个维度：在领域问题层面，现有方法难以同时保证多角色交互的视觉一致性、复杂电影效果的呈现以及严格遵循电影语法规则的镜头序列生成；在构建过程层面，数据收集需解决原始场景描述中代词指代模糊的问题，而多模态大模型标注时需平衡细节丰富性与标注效率。此外，固定帧高度与可变宽度图像的处理、关键帧间明确边界的定义等技术难题也增加了数据集构建的复杂性。这些挑战使得电影级场景合成成为生成式AI中尚未完全攻克的前沿问题。

常用场景

经典使用场景

CineVerse数据集在电影场景合成领域具有广泛的应用价值，尤其在生成多镜头一致的关键帧方面表现突出。该数据集通过结合大型语言模型（LLM）和文本到图像生成模型，能够根据高层场景描述生成详细的镜头计划和高质量的关键帧。这一过程不仅涵盖了场景设置、角色描述，还包括具体的镜头大小和动作细节，为电影制作和视觉叙事提供了强有力的支持。

解决学术问题

CineVerse数据集解决了电影场景合成中的多个关键学术问题。首先，它通过生成一致且连贯的关键帧序列，解决了多镜头生成中的一致性和连续性问题。其次，该数据集能够处理复杂场景中的多角色交互和视觉特效，填补了现有方法在复杂场景生成上的不足。此外，CineVerse还通过详细的镜头描述和角色标注，提升了文本到图像生成模型在电影场景合成中的表现。

实际应用

在实际应用中，CineVerse数据集为电影制作、动画设计和游戏开发等领域提供了强大的工具。电影制作者可以利用该数据集快速生成故事板，预览不同镜头的效果，从而优化拍摄计划。动画设计师可以通过生成一致的角色和场景，提高动画制作的效率和质量。此外，游戏开发者也可以利用该数据集生成游戏场景中的关键帧，增强游戏的视觉叙事效果。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，CineVerse数据集在电影场景合成领域引起了广泛关注。该数据集专注于解决电影制作中的关键挑战，如多角色交互、复杂场景布局以及视觉连续性。通过结合大型语言模型（LLM）和文本到图像生成模型，CineVerse能够从高层场景描述生成详细的镜头计划和高质量的关键帧。这一方法不仅提升了文本与图像的对齐度，还在角色一致性和场景连续性方面表现出色。当前的研究热点包括如何进一步优化模型的生成能力，以处理更复杂的电影叙事结构，以及如何将这一技术应用于实际电影制作流程中。CineVerse的出现为电影自动生成和后期制作提供了新的可能性，推动了生成式人工智能在影视行业的应用。

相关研究论文

• CineVerse: Consistent Keyframe Synthesis for Cinematic Scene Composition

  马里兰大学帕克分校, Adobe Research · 2025年