VIVID-10M

VIVID-10M是由西北工业大学、北京理工大学和快手科技联合创建的第一个大规模混合图像-视频本地编辑数据集。该数据集包含976万条样本，涵盖广泛的编辑任务，如添加、修改和删除实体。数据集的创建过程结合了多种视觉感知模型和多模态大语言模型，确保了高质量的数据生成。每个样本包括真实数据、掩码数据、掩码和本地描述，适用于视频编辑模型的训练。VIVID-10M旨在解决现有视频编辑数据集的缺乏和高成本问题，适用于视频编辑模型的训练和评估，特别是在提高编辑质量和用户交互性方面。VIVID-10M is the first large-scale mixed image-video local editing dataset jointly created by Northwestern Polytechnical University, Beijing Institute of Technology, and Kuaishou Technology. This dataset comprises 9.76 million samples, covering a wide range of editing tasks including adding, modifying, and deleting entities. The construction of this dataset integrates multiple visual perception models and multimodal large language models, ensuring high-quality data generation. Each sample includes real-world data, mask data, masks, and local descriptions, making it suitable for the training of video editing models. VIVID-10M aims to address the scarcity and high cost issues of existing video editing datasets, and is applicable to the training and evaluation of video editing models, particularly for enhancing editing quality and user interactivity.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

VIVID-10M数据集通过自动化流水线构建，结合了多种视觉感知模型和多模态大语言模型。该数据集包含9.7M样本，涵盖广泛的视频编辑任务。每个样本包括真实数据、掩码、掩码数据和局部描述，用于添加、删除和修改任务。数据集的构建过程包括实体选择、掩码传播和局部描述生成，确保了数据的高质量和多样性。

特点

VIVID-10M数据集是首个大规模混合图像-视频局部编辑数据集，旨在降低数据构建和模型训练成本。其特点包括高分辨率的视频和图像（至少720p）、至少5秒的视频片段、以及通过数据增强生成的多样化掩码。此外，数据集支持实体的添加、修改和删除任务，提供了丰富的编辑场景。

使用方法

VIVID-10M数据集可用于训练和评估视频局部编辑模型。用户可以通过提供的掩码和文本描述，指导模型进行实体的添加、修改和删除。数据集的高质量和多样性使其适用于各种视频编辑任务的研究和应用，特别是在需要高精度局部编辑的场景中。

背景与挑战

背景概述

随着扩散模型在图像编辑领域的显著进展，视频编辑技术也迎来了新的发展机遇。然而，高质量的视频编辑仍然面临重大挑战，其中之一便是缺乏基于真实世界数据的开源大规模视频编辑数据集。VIVID-10M数据集由西北工业大学、北京理工大学和快手科技的研究团队共同创建，旨在解决这一问题。该数据集包含了9.7M个样本，涵盖了广泛的视频编辑任务，如实体添加、修改和删除。VIVID-10M的推出不仅降低了数据构建和模型训练的成本，还为视频编辑模型的研究提供了丰富的资源，推动了视频编辑技术的发展。

当前挑战

VIVID-10M数据集在构建过程中面临多个挑战。首先，缺乏大规模视频编辑数据集的问题限制了训练基于算法的模型的性能。其次，视频数据需要更多的标记来表示，这显著增加了模型训练的成本。此外，当前的视频编辑模型在交互性方面存在局限，用户往往难以在一次尝试中有效表达其编辑需求。为了应对这些挑战，VIVID-10M通过引入关键帧引导的交互式视频编辑机制，使用户能够迭代编辑关键帧并将编辑结果传播到其他帧，从而减少了达到预期结果的延迟。

常用场景

经典使用场景

VIVID-10M数据集在视频局部编辑领域中展现了其经典应用场景，特别是在实体添加、修改和删除任务中。通过结合图像和视频数据，VIVID-10M不仅降低了数据构建和模型训练的成本，还支持用户通过关键帧引导的交互式视频编辑机制，实现对视频内容的精细调整。这种机制允许用户在关键帧上进行迭代编辑，并将编辑结果传播到其他帧，从而在保持视频连贯性的同时，显著减少了达到预期效果的时间延迟。

解决学术问题

VIVID-10M数据集解决了视频编辑领域中缺乏大规模、高质量真实数据集的问题。传统上，构建这样的数据集既耗时又昂贵，且视频数据需要更多的标记来表示，这大大增加了模型训练的成本。此外，现有的视频编辑模型在交互性方面存在局限，用户往往难以在一次尝试中有效表达其编辑需求。VIVID-10M通过提供9.7M样本，涵盖广泛的编辑任务，显著缓解了这些问题，推动了视频局部编辑技术的发展。

衍生相关工作

基于VIVID-10M数据集，研究者们开发了多种相关的经典工作。例如，VIVID模型通过结合图像和视频数据，实现了对视频局部编辑任务的高效处理。此外，关键帧引导的交互式视频编辑机制（KIVE）进一步提升了用户体验，使得编辑过程更加直观和高效。这些衍生工作不仅在学术界引起了广泛关注，也在工业界得到了实际应用，推动了视频编辑技术的整体进步。