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video2dataset

快速构建大规模视频数据集的开源工具

video2dataset视频数据集视频下载分布式处理数据预处理Github开源项目

video2dataset是一个开源工具，用于从视频URL快速创建大规模视频数据集。它支持多种输入输出格式和文件系统，可在12小时内处理1000万个视频。该工具提供增量模式、分布式处理和Weights & Biases集成，适合机器学习训练等场景。其灵活的API和配置选项让用户能够精细控制数据处理流程。

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介绍相关项目
cogvlm2-llama3-caption - 视频转文本方案，助力优化文本-视频模型训练
CogVLM2-CaptionGithubHuggingfacePyTorch开源项目模型视频描述视频转文本训练数据生成
CogVLM2-Llama3-Caption项目专注于将视频数据转换为文本描述，为文本-视频模型提供关键训练数据。利用先进的视频解码和文本生成技术，该工具支持精确视频转录，为包括CogVideoX在内的模型生成高质量训练素材。该模型结合了Transformer技术和灵活处理策略，可在CUDA设备上高效运行，帮助开发者高效进行视频内容分析。
video_spider - 多平台短视频无水印下载解决方案
API接口Github多平台支持开源项目短视频去水印视频下载
video_spider是一个支持23个主流短视频平台的无水印下载工具。该项目提供API接口，可解析并获取来自抖音、快手、微博等平台的视频标题、封面和无水印链接。它不仅面向开发者，也为普通用户提供了简单的演示界面，是一款实用的短视频处理解决方案。
data - 开源Python视频和元数据集合
CC0许可GithubPython元数据开源贡献开源项目视频数据
pyvideo/data是一个开源项目，专注于收集和整理Python相关的视频资源及其元数据。项目包含大量Python演讲、教程和会议录像，采用CC0许可发布。开发者可通过GitHub参与贡献，共同扩充这个Python视频资料库。项目特别注重保护视频所有者的权益，维护了一个不允许发布的视频ID列表。
clip-video-encode - 视频帧CLIP嵌入向量计算工具
CLIPGithubPython库嵌入计算开源项目视频编码
clip-video-encode是一个Python工具，用于计算视频帧的CLIP嵌入向量。它可处理本地MP4文件、YouTube链接或包含多个视频源的文本文件。工具提供帧采样、多进程处理和自定义CLIP模型等配置选项。clip-video-encode支持大规模数据集处理，曾用于压缩Kinetics700和WebVid等大型视频数据集。这个工具为视频分析和机器学习任务提供了预处理解决方案。
video_features - 多模态视频特征提取框架 支持多种深度学习模型
GitHub项目Github多模态分析开源项目深度学习模型视频特征提取计算机视觉
video_features是一个开源的视频特征提取框架，支持视觉、音频和光流等多种模态。该框架集成了S3D、R(2+1)d、I3D-Net等动作识别模型，VGGish声音识别模型，以及RAFT光流提取模型。它支持多GPU和多节点并行处理，可通过命令行或Colab快速使用。输出格式灵活，适用于视频分析相关的研究和应用。
text2video - 文本转视频工具，实现小说可视化阅读
DockerGithubedge-ttshuggingfacestable-diffusion开源项目文本转视频
text2video 是一款将文本转换为视频的开源工具，支持小说等文本的可视化阅读。通过分段文本生成图片和语音，并合成为包含画面、字幕和声音的视频。应用了 stable-diffusion 和 edge-tts 技术，支持 Docker 一键启动和 macOS 本地开发。该工具还支持生成高质量的绘图提示词，利用 huggingface 的开源模型和 ffmpeg 进行音视频合成，操作简便，效果显著。
dataset-viewer - 全面的数据集浏览支持与管理工具
APIGitHubGithubHugging Facebugsdataset viewer开源项目
Dataset viewer 通过 API 提供预处理数据，方便用户浏览和管理 Hugging Face Hub 上的所有数据集。用户可分页查看数据，每页包含 100 行，并通过底部按钮进行导航、过滤、搜索数据和查看基本统计信息。前端组件未开源，遇到问题或需要新功能，可以通过 GitHub 反馈。用户还可通过贡献想法、回答问题、报告错误与改进建议来支持项目改进。
CogVideoX-2b - 轻量级开源视频生成模型支持低显存推理
CogVideoXGithubHuggingface人工智能开源项目扩散模型文本到视频模型视频生成
CogVideoX-2B是一个基于扩散模型的开源视频生成工具。该模型可将文本描述转化为6秒长、720x480分辨率、8帧/秒的视频。其最低仅需4GB显存即可运行，通过INT8量化还可进一步降低资源消耗。作为入门级选择，CogVideoX-2B在性能和资源使用间取得平衡，适合进行二次开发。模型目前支持英文输入，并提供多种优化方案以提升推理速度和降低显存占用。
XMem2 - 少量标注实现高精度视频分割的开源工具
GithubXMem++交互式标注人工智能开源项目视频分割计算机视觉
XMem2是一个开源的交互式视频分割工具,通过永久记忆模块和创新帧选择算法,只需少量标注即可实现高质量分割。它能以30+ FPS的速度处理物体部件、流体、可变形物体等复杂场景。XMem2提供改进的GUI和Python接口,适用于电影制作等领域。项目还包含PUMaVOS数据集,涵盖23个具挑战性的视频分割场景。
video2x - 开源视频和图像超分辨率增强软件
Video2X是一个开源的视频、GIF和图像超分辨率处理软件。它集成了waifu2x、Real-ESRGAN等多种先进算法，能够有效提升媒体质量。Video2X提供图形界面、命令行和Docker容器三种使用方式，支持Windows和Linux平台。除了提高分辨率外，该工具还具备帧率插值功能，可以显著改善视频的流畅度和清晰度。
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