RuoyuFeng/BalanceCC

BalanceCC数据集是一个专门为可控和创造性视频编辑任务设计的基准数据集。该数据集包含100个来自不同类别（如动物、人类、物体和景观）的视频。每个源视频都附有文本描述，并对相机运动、物体运动和场景复杂性进行了评分。此外，每个视频还提供了四种类型的编辑（风格变化、物体变化、背景变化和复合变化）以及相应的目标提示和幻想等级。该数据集旨在帮助研究人员比较不同方法的优缺点，并推动技术进步。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称：BalanceCC
• 许可证：Apache-2.0
• 语言：英语
• 大小分类：小于1K

数据集描述

BalanceCC是一个用于评估生成视频编辑的基准数据集，包含100个具有不同属性的视频，旨在提供一个全面的平台，专注于可控性和创造性。数据集涵盖了动物、人类、物体和景观等多个类别，并为每个视频提供了文本描述以及相机运动、物体运动和场景复杂度的评分（1至3级）。每个视频包含四种编辑类型：风格改变、物体改变、背景改变和复合改变，每种编辑类型都有相应的目标提示和幻想级别（1至3级）。

数据集结构

• 文件：
  • BalanceCC.json
  • miniBalanceCC.json
  • StatisticalResults.png
  • Result目录，包含：
    • Animal
    • Human
    • Landscape
    • Object

注释信息

• BalanceCC.json和miniBalanceCC.json：包含多个字典的列表，每个字典包括视频名称、视频类型、原始提示、编辑信息、相机运动、物体运动和场景复杂度。编辑信息是一个包含多个字典的列表，每个字典描述一种编辑类型、目标提示和幻想级别。BalanceCC.json中的每个样本包含四种编辑类型，而miniBalanceCC.json中的每个样本仅包含一种编辑类型。

引用信息

@article{feng2023ccedit, title={Ccedit: Creative and controllable video editing via diffusion models}, author={Feng, Ruoyu and Weng, Wenming and Wang, Yanhui and Yuan, Yuhui and Bao, Jianmin and Luo, Chong and Chen, Zhibo and Guo, Baining}, journal={arXiv preprint arXiv:2309.16496}, year={2023} }