CERTH-ITI-IDT/SM-VideoXum

一个多模态视频摘要数据集，基于脚本驱动内容，专注于视频到视频任务，包含1万到10万个样本。A multimodal video summarization dataset with script-driven content, focusing on video-to-video tasks, containing between 10,000 and 100,000 samples.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在视频摘要技术从内容驱动向语义引导演进的背景下，SM-VideoXum数据集通过整合剧本信息与视频内容构建而成。构建过程以公开影视资源为基础，采集配对的视频片段与对应剧本文本，经自动化对齐与人工校验确保多模态数据的时间同步与语义一致。数据集包含逾万条视频-剧本对，每条样本均标注关键情节与摘要片段，形成涵盖叙事结构的多模态摘要基准，为剧本驱动的视频摘要研究提供了系统化的数据支撑。

特点

该数据集的核心特点在于剧本驱动的多模态摘要范式。与仅依赖视觉或音频信息的传统数据集不同，SM-VideoXum将剧本作为高层语义先验，要求模型在理解文本叙事逻辑的基础上识别视频中的关键内容。数据集规模介于一万至十万条之间，涵盖多样的影视类型与叙事风格，语言以英语为主，采用CC-BY-4.0许可协议。其任务定义为视频到视频的摘要生成，兼顾内容压缩与语义保真，为评估模型的多模态理解能力提供了具有挑战性的测试环境。

使用方法

使用SM-VideoXum时，研究者可通过HuggingFace平台加载数据集并获取视频与剧本的配对样本。典型流程包括：将剧本文本与视频帧序列分别编码，利用跨模态对齐模块融合语义信息，进而生成或选取摘要视频片段。数据集适用于训练和评估视频摘要模型，尤其是需要剧本引导的生成式架构。使用时应遵循CC-BY-4.0许可要求，注意视频内容的版权归属，并依据任务设定划分训练、验证与测试集，以确保实验的可复现性与公平性。

背景与挑战

背景概述

随着数字媒体内容的爆炸式增长，视频数据的规模与日俱增，如何高效地从中提取核心信息成为多媒体分析领域的关键议题。视频摘要任务旨在生成简洁且信息丰富的视频概要，然而传统方法多依赖于视觉或音频信号，难以捕捉视频的叙事逻辑与语义连贯性。SM-VideoXum数据集应运而生，其聚焦于脚本驱动的多模态视频摘要任务，通过融合视频画面、语音、文本脚本等多模态信息，推动摘要模型对视频内容深层语义的理解。该数据集的构建为视频摘要研究提供了新的基准，促进了多模态融合技术在视频理解中的应用，对智能视频检索、内容推荐等下游任务具有重要影响力。

当前挑战

视频摘要领域长期面临模态异构性与语义鸿沟的挑战，即如何将视觉、听觉与文本信息有效对齐并融合，以生成符合人类认知的摘要。SM-VideoXum数据集所解决的领域问题在于脚本驱动下的多模态摘要生成，其核心挑战包括跨模态语义对齐、长视频依赖建模以及摘要的连贯性与忠实性平衡。在构建过程中，数据集面临多模态数据同步采集困难、脚本与视频内容精准匹配的复杂性，以及大规模标注中主观一致性难以保证等问题。这些挑战要求模型不仅具备强大的多模态表征能力，还需理解脚本的叙事结构，从而提升视频摘要的语义质量与实用性。

常用场景

经典使用场景

在多媒体内容分析与视频理解领域，SM-VideoXum数据集凭借其脚本驱动的多模态视频摘要特性，成为研究视频摘要任务的核心资源。该数据集包含上万条视频与对应脚本，经典使用场景聚焦于训练与评估模型如何从冗长视频中自动生成简洁摘要，尤其强调利用脚本作为语义引导，融合视觉、听觉与文本模态信息，实现跨模态对齐与摘要生成。研究者常将其用于基准测试，比较不同多模态融合策略在摘要连贯性与信息覆盖度上的表现。

衍生相关工作

基于SM-VideoXum，学术界衍生了一系列经典工作，包括脚本引导的多模态Transformer摘要模型、跨模态对比学习框架以及基于强化学习的摘要生成策略。这些工作不仅提升了摘要的语义保真度，还拓展至视频亮点检测与多模态预训练领域。部分研究进一步将该数据集用于评估大视觉语言模型在长视频理解中的表现，推动了视频摘要与多模态大模型的交叉融合，形成了从数据驱动到知识引导的演进脉络。

数据集最近研究

最新研究方向

随着多模态视频内容呈指数级增长，脚本驱动的视频摘要成为智能媒体分析领域的前沿议题。SM-VideoXum数据集以其大规模、多模态特性，为视频到视频的摘要生成提供了丰富的脚本-视频配对资源，推动了基于自然语言脚本引导的摘要模型研究。当前研究聚焦于跨模态对齐与语义蒸馏，利用脚本中的结构化叙事信息增强视频摘要的连贯性与主题一致性，同时探索弱监督与自监督范式以降低标注依赖。该数据集亦促进了视频理解、跨模态检索及生成式摘要的融合创新，为个性化视频浏览、智能编辑及辅助创作等应用提供了关键支撑，对多媒体内容的高效管理与再利用具有深远影响。